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P2P借贷模型对抗性训练在不同攻击类型下表现出混合鲁棒性

研究人员评估了在同行借贷（P2P lending）中使用的机器学习模型在面对各种对抗性攻击时的鲁棒性。研究发现，虽然对抗性训练能显著提高模型对特定训练攻击的防御能力，但这种鲁棒性并不总是能很好地迁移到不同类型的攻击上，特别是非基于梯度的攻击。研究结果表明，混合攻击对抗性训练在抵御各种操纵方法方面提供了最均衡的防御，这对于有效的信用模型治理至关重要。