监督学习中的数据投毒攻击实证评估：标签翻转与后门投毒在 MNIST 和 Fashion-MNIST 上的对比
Empirical Evaluation of Data Poisoning Attacks in Supervised Learning
AI 导读
研究在 MNIST 和 Fashion-MNIST 上评估了标签翻转与后门投毒两类训练时攻击，对比 Logistic Regression、Linear SVM 和 Random Forest 三种基线分类器，投毒率设为 5%、10% 和 20%。标签翻转导致明显性能下降，Logistic Regression 和 Linear SVM 受影响最大，Random Forest 相对稳定；后门投毒在全部数据集和模型上攻击成功率达 0.9667 至 1.0000，且干净测试性能常接近基线。结果表明无差别投毒会体现在常规指标中，而定向后门投毒更具隐蔽性，需采用面向安全的评估方法。