[3줄 AutoML] 공격에도 끄떡없는

2021. 9. 12. 11:02카테고리 없음

<arxiv> https://arxiv.org/pdf/2101.05950.pdf

1. 성능좋은 AutoML에 대한 연구는 많은데 왜 Adversarial Attack에 Robust한 Feature Selection을 해주는 AutoML은 없을까?

2. 그래서 ERM 기반으로 0-1 Robust Error를 정의하고 이거 기반으로 옵티마이즈 하는 Robusta라는 프레임웤을 준비했어.

3. 실제로 공격해 보았는데도 다른 방법론들에 비해 Robustness가 괜찮았고, AutoML이 옵티마이즈할 새로운 Objective Function (Robustness)을 제시했다는 관점에서 노블티를 줄 수 있을 것 같아.

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