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為提高分類器在對抗性環(huán)境和訓(xùn)練階段的抗攻擊性，提出一種新的攻擊模擬算法。通過擬合成員分類器模擬并獲取最差情況攻擊使用的決策邊界，根據(jù)閾值設(shè)定去除性能較差的成員分類器，使最終攻擊結(jié)果優(yōu)于模仿攻擊算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法無需獲取目標(biāo)分類器的具體信息，在保證分類準(zhǔn)確率的同時具有較高的安全性.
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，各種分類算法［１］已經(jīng)廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如垃圾郵件識別［２］、入侵檢測［３］、生物信息識別系統(tǒng)［４］等，并取得了良好的應(yīng)用效果，在一定程度上提升了檢測能力，但在引入分類算法提高性能的同時，這些分類算法本身也可能會產(chǎn)生新的問題?，F(xiàn)有對于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究大多專注于提高分類器的分類準(zhǔn)確度，但是在垃圾郵件、入侵檢測等安全相關(guān)領(lǐng)域中，不可避免地會存在攻擊者對分類算法進(jìn)行攻擊。如果分類算法在設(shè)計階段未考慮該情況，則可能導(dǎo)致實(shí)際應(yīng)用中分類準(zhǔn)確度較理論值急劇下降，如文獻(xiàn)［５］提出的多種能夠影響甚至破壞分類器的方法。所以，衡量分類器的好壞不能單一地考慮其分類的準(zhǔn)確性，同時也需要考慮其在對抗性環(huán)境中的抗攻擊性，即被攻擊情況下是否依舊能夠保持較高的準(zhǔn)確性。
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