مخالف تربیت

مخالفانہ تربیت مشین لرننگ کا ایک نقطہ نظر ہے جو حملے کے خلاف دفاع کرنے کی صلاحیت سے مسلح کرکے ماڈل کی مضبوطی کو بڑھانے کی کوشش کرتی ہے۔ یہ ڈیٹا بڑھانے کی ایک شکل ہے جو تربیتی ڈیٹا میں مصنوعی شور کی ایک شکل متعارف کراتی ہے۔ اس طرح کا شور الگورتھم کے ذریعے پیدا کیا جا سکتا ہے، یا صرف ان پٹ نمونوں میں چھوٹی چھوٹی رکاوٹیں شامل کر کے۔

مخالف تربیت کا مقصد ماڈل کی کارکردگی کو مخصوص قسم کے حملوں کے مقابلے میں زیادہ مضبوط بنانا ہے۔ مثال کے طور پر، ان پٹ ڈیٹا میں چھوٹی چھوٹی رکاوٹیں شامل کرنے سے ماڈل کو مخصوص قسم کے حملے کے لیے کم حساس بنایا جا سکتا ہے۔ یہ اصولی طور پر ریگولرائزیشن کے تصور سے ملتا جلتا ہے، جس میں ماڈل کو مخصوص خصوصیات پر کم انحصار کرنے کی تربیت دی جاتی ہے۔

مخالفانہ تربیت اوور فٹنگ کے خطرے کو کم کرنے میں مدد کر سکتی ہے، کیونکہ شور والا ڈیٹا ماڈل کو زیادہ مؤثر طریقے سے عام کرنے کی ترغیب دیتا ہے۔ اسے نئے ڈیٹاسیٹس پر ماڈل کی درستگی بڑھانے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے، کیونکہ حملہ کرنے کی مضبوطی اس کی کارکردگی کو بہتر بناتی ہے۔

مخالفانہ تربیت خود ماڈل کی حفاظت کو بہتر بنانے میں بھی مدد کر سکتی ہے، کیونکہ اس میں بعض حملوں کی مزاحمت زیادہ ہوتی ہے۔ اس سے تربیتی ڈیٹا میں ہیرا پھیری یا زہر ڈالنے کا خطرہ کم ہوتا ہے، مثال کے طور پر، جس کے نتیجے میں کارکردگی خراب ہو سکتی ہے۔

مخالفانہ تربیت کا استعمال عام طور پر گہری سیکھنے کے ماڈلز کی کارکردگی اور حفاظت کو بڑھانے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس کا استعمال سائبرسیکیوریٹی کے لیے ڈیٹا سے چلنے والے طریقوں کی درستگی اور مضبوطی کو بڑھانے کے لیے کیا گیا ہے، جیسے بے ضابطگی کا پتہ لگانا اور نیٹ ورک میں مداخلت کی روک تھام۔