論文の概要: Explainability Matters: Backdoor Attacks on Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00008v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 09:41:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-18 06:02:29.951156
• Title: Explainability Matters: Backdoor Attacks on Medical Imaging
• Title（参考訳）: 説明可能性:医療画像におけるバックドア攻撃
• Authors: Munachiso Nwadike, Takumi Miyawaki, Esha Sarkar, Michail Maniatakos, Farah Shamout
• Abstract要約: 最近の研究は、自然画像やおもちゃのデータセットに対するバックドア攻撃の調査に焦点を当てている。 本稿では,胸部x線写真を用いたマルチラベル疾患分類タスクにおけるバックドア攻撃の影響について検討する。 トレーニングセットに数ピクセルの摂動を持つ画像を導入することで,攻撃者がトレーニング手順に関与せずにバックドアを効果的に実行できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.674604700001966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have been shown to be vulnerable to backdoor attacks, which could be easily introduced to the training set prior to model training. Recent work has focused on investigating backdoor attacks on natural images or toy datasets. Consequently, the exact impact of backdoors is not yet fully understood in complex real-world applications, such as in medical imaging where misdiagnosis can be very costly. In this paper, we explore the impact of backdoor attacks on a multi-label disease classification task using chest radiography, with the assumption that the attacker can manipulate the training dataset to execute the attack. Extensive evaluation of a state-of-the-art architecture demonstrates that by introducing images with few-pixel perturbations into the training set, an attacker can execute the backdoor successfully without having to be involved with the training procedure. A simple 3$\times$3 pixel trigger can achieve up to 1.00 Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUROC) curve on the set of infected images. In the set of clean images, the backdoored neural network could still achieve up to 0.85 AUROC, highlighting the stealthiness of the attack. As the use of deep learning based diagnostic systems proliferates in clinical practice, we also show how explainability is indispensable in this context, as it can identify spatially localized backdoors in inference time.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは、モデルトレーニングの前にトレーニングセットに簡単に導入できるバックドア攻撃に対して脆弱であることが示されている。 最近の研究は、自然画像やおもちゃのデータセットに対するバックドア攻撃の調査に焦点を当てている。 その結果、バックドアの正確な影響は、医療画像などの複雑な実世界応用においてはまだ完全には理解されていない。 本稿では,胸部X線写真を用いたマルチラベル疾患分類タスクに対するバックドア攻撃の影響を,攻撃者がトレーニングデータセットを操作して攻撃を実行することを前提として検討する。 最先端アーキテクチャの広範な評価は、トレーニングセットに数ピクセルの摂動を持つイメージを導入することで、アタッカーがトレーニング手順に関与せずにバックドアをうまく実行できることを示しています。 単純な3$\times$3ピクセルトリガは、感染した画像のセットの受信操作特性(AUROC)曲線の下で最大1.00エリアを達成することができる。 クリーンな画像のセットでは、バックドアニューラルネットワークは最大0.85AUROCを達成することができ、攻撃のステルス性を強調した。 深層学習に基づく診断システムの使用が臨床実践で増加するにつれ,空間的局所化されたバックドアを推論時間で識別できるため,この文脈では説明可能性が不可欠であることを示す。

関連論文リスト

• Untargeted Backdoor Attack against Object Detection [69.63097724439886]
  我々は,タスク特性に基づいて,無目標で毒のみのバックドア攻撃を設計する。 攻撃によって、バックドアがターゲットモデルに埋め込まれると、トリガーパターンでスタンプされたオブジェクトの検出を失う可能性があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T17:05:45Z)
• An anomaly detection approach for backdoored neural networks: face recognition as a case study [77.92020418343022]
  本稿では,異常検出の原理に基づく新しいバックドアネットワーク検出手法を提案する。 バックドアネットワークの新たなデータセット上で本手法を検証し,完全スコアで検出可能性について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T12:14:13Z)
• Just Rotate it: Deploying Backdoor Attacks via Rotation Transformation [48.238349062995916]
  回転に基づく画像変換により,高い効率のバックドアを容易に挿入できることが判明した。 私たちの研究は、バックドア攻撃のための、新しく、シンプルで、物理的に実現可能で、非常に効果的なベクターに焦点を当てています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-22T00:21:18Z)
• Invisible Backdoor Attacks Using Data Poisoning in the Frequency Domain [8.64369418938889]
  周波数領域に基づく一般化されたバックドア攻撃手法を提案する。 トレーニングプロセスのミスラベルやアクセスをすることなく、バックドアのインプラントを実装できる。 我々は,3つのデータセットに対して,ラベルなし,クリーンラベルのケースにおけるアプローチを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-09T07:05:53Z)
• Check Your Other Door! Establishing Backdoor Attacks in the Frequency Domain [80.24811082454367]
  検出不能で強力なバックドア攻撃を確立するために周波数領域を利用する利点を示す。 また、周波数ベースのバックドア攻撃を成功させる2つの防御方法と、攻撃者がそれらを回避できる可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-12T12:44:52Z)
• Backdoor Attack in the Physical World [49.64799477792172]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)に隠れたバックドアを注入するバックドア攻撃 既存のバックドア攻撃のほとんどは、トレーニングおよびテスト画像にまたがる静的トリガ、すなわち$$トリガの設定を採用した。 テスト画像のトリガーがトレーニングで使用されるものと一致していない場合、この攻撃パラダイムは脆弱であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T08:37:33Z)
• Black-box Detection of Backdoor Attacks with Limited Information and Data [56.0735480850555]
  モデルへのクエリアクセスのみを用いてバックドア攻撃を同定するブラックボックスバックドア検出(B3D)手法を提案する。 バックドア検出に加えて,同定されたバックドアモデルを用いた信頼性の高い予測手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T12:06:40Z)
• Reverse Engineering Imperceptible Backdoor Attacks on Deep Neural Networks for Detection and Training Set Cleansing [22.22337220509128]
  バックドアデータ中毒は、ディープニューラルネットワークイメージ分類器に対する敵攻撃の新たな形態である。 本稿では,非受容的なバックドアパターンを用いたバックドア攻撃の防御において,ブレークスルーを行う。 1)トレーニングセットが毒であるかどうかを検知し,2)ターゲットクラスとトレーニングイメージをバックドアパターンを埋め込んだ状態で識別し,3)攻撃者が使用するバックドアパターンの推定をリバースエンジニアリングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T03:12:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。