核方法对抗鲁棒性综合分析

研究发现核方法在二元与多分类任务中，原生对抗鲁棒性高于神经网络，性能在对抗扰动下退化更平缓。 实验评估了核方法、随机特征分类器及递归特征机器，并提出了近似对抗训练算法。 该分析基于图像与表格数据集的白盒及黑盒逃逸攻击。