論文の概要: Anti-Backdoor Learning: Training Clean Models on Poisoned Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11571v2
- Date: Mon, 25 Oct 2021 03:41:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-26 12:23:53.195884
- Title: Anti-Backdoor Learning: Training Clean Models on Poisoned Data
- Title（参考訳）: アンチバックドア学習:中毒データによるクリーンモデルのトレーニング
- Authors: Yige Li, Xixiang Lyu, Nodens Koren, Lingjuan Lyu, Bo Li, Xingjun Ma
- Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)に対するセキュリティ上の脅威としてバックドア攻撃が出現
提案手法は,バックドア・ポゾンデータを用いたアンファンクレーンモデルの学習を目的とした,アンファンティ・バックドア学習の概念を導入する。
バックドアポゾンデータ上でのABL学習モデルは、純粋にクリーンなデータでトレーニングされたのと同じ性能を実証的に示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.648453598314795
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Backdoor attack has emerged as a major security threat to deep neural
networks (DNNs). While existing defense methods have demonstrated promising
results on detecting or erasing backdoors, it is still not clear whether robust
training methods can be devised to prevent the backdoor triggers being injected
into the trained model in the first place. In this paper, we introduce the
concept of \emph{anti-backdoor learning}, aiming to train \emph{clean} models
given backdoor-poisoned data. We frame the overall learning process as a
dual-task of learning the \emph{clean} and the \emph{backdoor} portions of
data. From this view, we identify two inherent characteristics of backdoor
attacks as their weaknesses: 1) the models learn backdoored data much faster
than learning with clean data, and the stronger the attack the faster the model
converges on backdoored data; 2) the backdoor task is tied to a specific class
(the backdoor target class). Based on these two weaknesses, we propose a
general learning scheme, Anti-Backdoor Learning (ABL), to automatically prevent
backdoor attacks during training. ABL introduces a two-stage \emph{gradient
ascent} mechanism for standard training to 1) help isolate backdoor examples at
an early training stage, and 2) break the correlation between backdoor examples
and the target class at a later training stage. Through extensive experiments
on multiple benchmark datasets against 10 state-of-the-art attacks, we
empirically show that ABL-trained models on backdoor-poisoned data achieve the
same performance as they were trained on purely clean data. Code is available
at \url{https://github.com/bboylyg/ABL}.
- Abstract（参考訳）: バックドア攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)に対する主要なセキュリティ脅威として浮上している。
既存の防衛法はバックドアの検出や消去に有望な結果を示してきたが、そもそもバックドアトリガーがトレーニングモデルに注入されるのを防ぐためにロバストな訓練方法が考案できるかどうかは定かではない。
本稿では,バックドア・ポゾンデータから得られるemph{clean}モデルをトレーニングすることを目的とした,emph{anti-backdoor learning}の概念を紹介する。
学習プロセス全体を、データの「emph{clean}」と「emph{backdoor}」の2つのタスクとして構成する。
この観点から、バックドア攻撃の2つの特徴を弱点として認識する。
1) モデルは、クリーンなデータで学習するよりもバックドアドデータを学習し、攻撃が強くなればなるほど、バックドアドデータにモデルが収束する。
2) バックドアタスクは特定のクラス(バックドアターゲットクラス)に結び付けられます。
これら2つの弱点に基づき、トレーニング中のバックドア攻撃を自動的に防止する一般的な学習手法であるアンチバックドア学習(ABL)を提案する。
ABLは標準トレーニングのための2段階のemph{gradient Ascent}メカニズムを導入した
1)早期研修段階におけるバックドア事例の分離を支援し,
2)後段の訓練段階において,バックドア例と対象クラスとの相関関係を破る。
10回の最先端攻撃に対する複数のベンチマークデータセットの広範囲な実験を通じて、ablで訓練されたモデルが純粋にクリーンなデータでトレーニングされたデータと同等のパフォーマンスを達成できることを実証的に示した。
コードは \url{https://github.com/bboylyg/ABL} で入手できる。
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