5、MTUL与MUAE：无监督学习系统的突变测试与对抗样本生成

MTUL与MUAE：无监督学习系统的突变测试与对抗样本生成

1. 引言

在无监督学习系统中，确保系统的稳定性和安全性至关重要。MTUL（Mutation Testing of Unsupervised Learning Systems）和MUAE（The Combination of MTUL and Autoencoder）技术应运而生，旨在解决无监督学习系统中的一些关键问题，如检测潜在的不稳定因素、评估数据集质量以及生成和检测对抗样本。

2. MTUL突变分数计算

MTUL通过计算突变分数来评估数据集的质量和系统的稳定性。具体而言，对于两个数据集S和S′以及判别器D，突变分数 $MutationScore_G$ 的定义如下：
假设f和f′分别是判别器D在数据集S和S′中标记为假的图像比例，则
$MutationScore_G(S, S′, D) = \frac{|f - f′|}{f}$

3. MUAE框架

MUAE是MTUL与自动编码器（Autoencoder）的结合，用于生成对抗样本和检测数据集中的潜在对抗攻击。

3.1 自动编码器原理

自动编码器是一种人工神经网络，以无监督的方式学习如何进行高效的特征提取和表示。它由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成：
- 编码器：将输入压缩并编码为低维空间的代码。
- 解码器：尝试通过将代码映射回高维空间来重建输入。
在训练过程中，自动编码器使用损失函数（如均方误差MSE）使输入和输出尽可能相似。

3.2 生成对抗样本的步骤