論文の概要: Turn the Combination Lock: Learnable Textual Backdoor Attacks via Word Substitution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06361v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 13:03:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-14 14:12:50.667518
• Title: Turn the Combination Lock: Learnable Textual Backdoor Attacks via Word Substitution
• Title（参考訳）: コンビネーションロックを回す: 単語置換による学習可能なテキストバックドア攻撃
• Authors: Fanchao Qi, Yuan Yao, Sophia Xu, Zhiyuan Liu, Maosong Sun
• Abstract要約: 最近の研究では、ニューラルネットワーク処理(NLP)モデルがバックドア攻撃に弱いことが示されている。 バックドアを注入すると、モデルは通常、良質な例で実行されるが、バックドアがアクティブになったときに攻撃者が特定した予測を生成する。 単語置換の学習可能な組み合わせによって活性化される見えないバックドアを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.51117978504175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent studies show that neural natural language processing (NLP) models are vulnerable to backdoor attacks. Injected with backdoors, models perform normally on benign examples but produce attacker-specified predictions when the backdoor is activated, presenting serious security threats to real-world applications. Since existing textual backdoor attacks pay little attention to the invisibility of backdoors, they can be easily detected and blocked. In this work, we present invisible backdoors that are activated by a learnable combination of word substitution. We show that NLP models can be injected with backdoors that lead to a nearly 100% attack success rate, whereas being highly invisible to existing defense strategies and even human inspections. The results raise a serious alarm to the security of NLP models, which requires further research to be resolved. All the data and code of this paper are released at https://github.com/thunlp/BkdAtk-LWS.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、ニューラルネットワーク処理(NLP)モデルがバックドア攻撃に弱いことが示されている。 バックドアで注入されたモデルは通常、良質な例で実行されるが、バックドアがアクティブになったときに攻撃者が特定した予測を生成し、現実世界のアプリケーションに深刻なセキュリティ脅威をもたらす。 既存のテキストバックドア攻撃はバックドアの可視性にほとんど注意を払わないため、容易に検出してブロックすることができる。 本研究では,単語置換の学習可能な組み合わせによって活性化される,見えないバックドアを提案する。 また,NLPモデルにバックドアを注入することで,攻撃成功率を100%近く向上させることができる一方で,既存の防衛戦略や人体検査にも極めて不可視であることを示す。 その結果、NLPモデルのセキュリティに深刻な警告が生まれ、さらなる研究が解決される必要がある。 この論文のすべてのデータとコードはhttps://github.com/thunlp/BkdAtk-LWSで公開されている。

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