論文の概要: A Targeted Attack on Black-Box Neural Machine Translation with Parallel Data Poisoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00675v2
• Date: Mon, 15 Feb 2021 05:10:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 12:33:38.892196
• Title: A Targeted Attack on Black-Box Neural Machine Translation with Parallel Data Poisoning
• Title（参考訳）: 並列データ中毒によるブラックボックスニューラルマシン翻訳のターゲット攻撃
• Authors: Chang Xu, Jun Wang, Yuqing Tang, Francisco Guzman, Benjamin I. P. Rubinstein, Trevor Cohn
• Abstract要約: ブラックボックスNMTシステムに対する標的攻撃は、並列トレーニングデータのごく一部を毒殺することで実現可能であることを示す。 この攻撃は、システムのトレーニングデータを形成するために、クローリングされたWebドキュメントのターゲットの破損によって現実的に実現可能であることを示す。 大量の並列データで訓練された最先端のシステムでさえ、この攻撃は驚くほど低予算で(50%以上の成功率で)成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.826628282900955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As modern neural machine translation (NMT) systems have been widely deployed, their security vulnerabilities require close scrutiny. Most recently, NMT systems have been found vulnerable to targeted attacks which cause them to produce specific, unsolicited, and even harmful translations. These attacks are usually exploited in a white-box setting, where adversarial inputs causing targeted translations are discovered for a known target system. However, this approach is less viable when the target system is black-box and unknown to the adversary (e.g., secured commercial systems). In this paper, we show that targeted attacks on black-box NMT systems are feasible, based on poisoning a small fraction of their parallel training data. We show that this attack can be realised practically via targeted corruption of web documents crawled to form the system's training data. We then analyse the effectiveness of the targeted poisoning in two common NMT training scenarios: the from-scratch training and the pre-train & fine-tune paradigm. Our results are alarming: even on the state-of-the-art systems trained with massive parallel data (tens of millions), the attacks are still successful (over 50% success rate) under surprisingly low poisoning budgets (e.g., 0.006%). Lastly, we discuss potential defences to counter such attacks.
• Abstract（参考訳）: 現代のニューラルネットワーク翻訳(NMT)システムが広くデプロイされているため、セキュリティ上の脆弱性は精査が必要である。 最近では、NMTシステムは標的の攻撃に弱いことが判明し、特定の、孤立せず、有害な翻訳も生成している。 これらの攻撃は、通常ホワイトボックス設定で悪用され、既知のターゲットシステムでターゲットの翻訳を引き起こす敵の入力が発見される。 しかし、ターゲットシステムがブラックボックスであり、敵(例えば安全な商用システム)に未知である場合、このアプローチは実現不可能である。 本稿では, ブラックボックスNMTシステムに対する標的攻撃が, 並列トレーニングデータのごく一部を汚染することにより実現可能であることを示す。 この攻撃は、システムのトレーニングデータを形成するためにクロールされたwebドキュメントをターゲットとする腐敗によって実現可能であることを実証する。 次に,NMTトレーニングの2つの一般的なシナリオにおいて,標的中毒の有効性について分析した。 大規模な並列データ(数千万)で訓練された最先端のシステムでさえ、この攻撃は驚くほど低い毒性予算(例えば0.006%)の下で成功(50%以上の成功率)している。 最後に、このような攻撃に対抗するための潜在的な防御について論じる。

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