Huấn luyện đối nghịch

Huấn luyện đối nghịch là một cách tiếp cận học máy nhằm tìm cách tăng cường độ mạnh mẽ của mô hình bằng cách trang bị cho nó khả năng chống lại sự tấn công. Đây là một hình thức tăng cường dữ liệu đưa một dạng nhiễu nhân tạo vào dữ liệu huấn luyện. Tiếng ồn như vậy có thể được tạo ra bằng thuật toán hoặc đơn giản bằng cách thêm các nhiễu loạn nhỏ vào các mẫu đầu vào.

Mục tiêu của việc huấn luyện đối nghịch là làm cho hiệu suất của mô hình trở nên mạnh mẽ hơn trước một số kiểu tấn công nhất định. Ví dụ: việc thêm các nhiễu loạn nhỏ vào dữ liệu đầu vào có thể làm cho mô hình ít nhạy cảm hơn trước một số kiểu tấn công nhất định. Về nguyên tắc, điều này tương tự với khái niệm chính quy hóa, trong đó mô hình được đào tạo để ít phụ thuộc hơn vào các tính năng cụ thể.

Huấn luyện đối nghịch có thể giúp giảm nguy cơ trang bị quá mức, vì dữ liệu nhiễu khuyến khích mô hình khái quát hóa hiệu quả hơn. Nó cũng có thể được sử dụng để tăng độ chính xác của mô hình trên các tập dữ liệu mới, vì khả năng tấn công mạnh mẽ sẽ cải thiện hiệu suất của mô hình.

Huấn luyện đối nghịch cũng có thể giúp cải thiện tính bảo mật của chính mô hình vì nó có mức độ chống lại các cuộc tấn công nhất định cao hơn. Điều này làm cho nó ít bị thao túng hoặc làm nhiễm độc dữ liệu huấn luyện hơn, ví dụ như có thể dẫn đến hiệu suất kém.

Đào tạo đối nghịch thường được sử dụng để nâng cao hiệu suất và tính bảo mật của các mô hình học sâu. Nó đã được sử dụng để tăng tính chính xác và mạnh mẽ của các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu đối với an ninh mạng, chẳng hạn như phát hiện sự bất thường và ngăn chặn xâm nhập mạng.