論文の概要: Detecting Backdoor Attacks Against Point Cloud Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10354v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 03:12:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-24 01:05:50.809803
• Title: Detecting Backdoor Attacks Against Point Cloud Classifiers
• Title（参考訳）: ポイントクラウド分類器に対するバックドア攻撃の検出
• Authors: Zhen Xiang, David J. Miller, Siheng Chen, Xi Li and George Kesidis
• Abstract要約: ポイントクラウド(PC)分類器に対する最初のBAが提案され、自律運転を含む多くの重要なアプリケーションに対する新たな脅威が生まれた。 本稿では,PC分類器がトレーニングセットにアクセスすることなく,バックドア攻撃であるかどうかを推定するリバースエンジニアリングディフェンスを提案する。 本研究の有効性を,PC用ベンチマークModeNet40データセットで実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.14971037420606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Backdoor attacks (BA) are an emerging threat to deep neural network classifiers. A classifier being attacked will predict to the attacker's target class when a test sample from a source class is embedded with the backdoor pattern (BP). Recently, the first BA against point cloud (PC) classifiers was proposed, creating new threats to many important applications including autonomous driving. Such PC BAs are not detectable by existing BA defenses due to their special BP embedding mechanism. In this paper, we propose a reverse-engineering defense that infers whether a PC classifier is backdoor attacked, without access to its training set or to any clean classifiers for reference. The effectiveness of our defense is demonstrated on the benchmark ModeNet40 dataset for PCs.
• Abstract（参考訳）: バックドア攻撃(ba)はディープニューラルネットワーク分類器に対する新たな脅威である。 攻撃対象の分類器は、ソースクラスのテストサンプルがバックドアパターン(bp)に埋め込まれている場合、攻撃者のターゲットクラスに予測される。 近年、ポイントクラウド(PC)分類器に対する最初のBAが提案され、自律運転を含む多くの重要なアプリケーションに対する新たな脅威が生まれた。 このようなPC BAは、独自のBP埋め込み機構のため、既存のBAディフェンスでは検出できない。 本稿では,PC分類器がトレーニングセットへのアクセスや参照のためのクリーン分類器にアクセスできることなく,バックドア攻撃か否かを推測するリバースエンジニアリングディフェンスを提案する。 本研究の有効性を,PC用ベンチマークModeNet40データセットで実証した。

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