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DISTINIT:Data poISoning atTacks dectectIon usiNg optIized jaCcard disTance

Computers, Materials & Continua 2022年第12期 4559-4576页

作者： maria sameen Seong Oun Hwang Department of IT Convergence Engineering Gachon UniversitySeongnam-si13120Korea Department of Computer Engineering Gachon UniversitySeongnam-si13120Korea

Machine Learning(ML)systems often involve a re-training process to make better predictions and *** re-training process creates a loophole and poses a security threat for ML *** leverage this loophole and design data poisoning attacks against ML *** poisoning attacks are a type of attack in which an adversary manipulates the training dataset to degrade the ML system’s *** poisoning attacks are challenging to detect,and even more difficult to respond to,particularly in the Internet of Things(IoT)*** address this problem,we proposed DISTINIT,the first proactive data poisoning attack detection framework using *** found that Jaccard Distance(JD)can be used in the DISTINIT(among other distance measures)and we finally improved the JD to attain an Optimized JD(OJD)with lower time and space *** security analysis shows that the DISTINIT is secure against data poisoning attacks by considering key features of adversarial *** conclude that the proposed OJD-based DISTINIT is effective and efficient against data poisoning attacks where in-time detection is critical for IoT applications with large volumes of streaming data.

关键词： Data poisoning attacks detection framework jaccard distance(JD) optimized jaccard distance(OJD) security analysis

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