Что такое adversarial training как защита?

Adversarial training — это метод повышения устойчивости моделей машинного обучения, особенно нейронных сетей, к так называемым adversarial attacks (враждебным атакам). Такие атаки создают специально модифицированные входные данные (adversarial examples), которые выглядят почти как обычные, но вводят модель в заблуждение, заставляя её ошибаться.

Суть adversarial training в том, что во время обучения к обычным данным добавляют эти искажённые примеры, и модель обучается правильно классифицировать и их. Это помогает модели стать более устойчивой к подобным атакам в будущем.

Пример:

# Псевдокод adversarial training
for batch in data_loader:
    x, y = batch
    x_adv = generate_adversarial_examples(x, y, model)
    loss = loss_fn(model(x), y) + loss_fn(model(x_adv), y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

Таким образом, adversarial training — это способ защиты модели, повышающий её надёжность и безопасность при работе с потенциально вредоносными входными данными.