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為提高分類器在對抗性環境和訓練階段的抗攻擊性，提出一種新的攻擊模擬算法。通過擬合成員分類器模擬并獲取最差情況攻擊使用的決策邊界，根據閾值設定去除性能較差的成員分類器，使最終攻擊結果優于模仿攻擊算法。實驗結果表明，該算法無需獲取目標分類器的具體信息，在保證分類準確率的同時具有較高的安全性.
隨著機器學習的不斷發展，各種分類算法［１］已經廣泛應用于許多領域，如垃圾郵件識別［２］、入侵檢測［３］、生物信息識別系統［４］等，并取得了良好的應用效果，在一定程度上提升了檢測能力，但在引入分類算法提高性能的同時，這些分類算法本身也可能會產生新的問題。現有對于機器學習算法的研究大多專注于提高分類器的分類準確度，但是在垃圾郵件、入侵檢測等安全相關領域中，不可避免地會存在攻擊者對分類算法進行攻擊。如果分類算法在設計階段未考慮該情況，則可能導致實際應用中分類準確度較理論值急劇下降，如文獻［５］提出的多種能夠影響甚至破壞分類器的方法。所以，衡量分類器的好壞不能單一地考慮其分類的準確性，同時也需要考慮其在對抗性環境中的抗攻擊性，即被攻擊情況下是否依舊能夠保持較高的準確性。
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