matlab对比实验代码数据中毒攻击的认证防御
该代码复制了以下论文的实验：
雅各布·斯坦哈特，庞伟哥和梁佩茜
NIPS
2017。
我们在上具有这些脚本的可复制，可执行和Dockerized版本。
实验的数据集也可以在Codalab链接中找到。
依存关系：
Numpy
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Scipy
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Scikit-learn
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Pandas
Tensorflow（在v1.1.0上测试）
Keras（在v2.0.4上测试）
Spacy（在v1.8.2上测试）
h5py（在v2.7.0上测试）
cvxpy（在0.4.9上测试）
MATLAB
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Gurobi
Matplotlib
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Seaborn（用于可视化）
具有这些依赖关系的Dockerfile（MATLAB除外）可以在这里找到：
在用户提供的数据上训练的机器学习系统容易受到数据中毒攻击，从而恶意用户注入虚假的训练数据，目的是破坏学习的模型。
尽管最近的工作提出了许多攻击和防御措施，但对于面对坚定的攻击者最坏情况的防御措施知之甚少。
对于首先执行异常值消除然后将经验风险最小化的防御者，我们通过在广泛的攻击家族中构建近似的损失上限来解决此问题
2021-10-30 15:18:09
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