論文の概要: Under-confidence Backdoors Are Resilient and Stealthy Backdoors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11203v2
• Date: Mon, 22 Jul 2024 16:45:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 23:52:45.637211
• Title: Under-confidence Backdoors Are Resilient and Stealthy Backdoors
• Title（参考訳）: 自信の低いバックドアは、レジリエントで頑丈なバックドア
• Authors: Minlong Peng, Zidi Xiong, Quang H. Nguyen, Mingming Sun, Khoa D. Doan, Ping Li,
• Abstract要約: バックドア攻撃は、被害者モデルが事前に設計されたバックドアで注入された任意の入力に対して設計された出力を生成することを目的としている。 高攻撃成功率を達成するため、既存の攻撃手法のほとんどは、汚染されたサンプルのラベルをターゲットクラスに変更している。 この慣行は、しばしば被害者モデルをバックドアに過度に適合させ、攻撃は出力制御に非常に効果的であるが、人間の検査や自動防御アルゴリズムによって容易に識別できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.57996363193643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: By injecting a small number of poisoned samples into the training set, backdoor attacks aim to make the victim model produce designed outputs on any input injected with pre-designed backdoors. In order to achieve a high attack success rate using as few poisoned training samples as possible, most existing attack methods change the labels of the poisoned samples to the target class. This practice often results in severe over-fitting of the victim model over the backdoors, making the attack quite effective in output control but easier to be identified by human inspection or automatic defense algorithms. In this work, we proposed a label-smoothing strategy to overcome the over-fitting problem of these attack methods, obtaining a \textit{Label-Smoothed Backdoor Attack} (LSBA). In the LSBA, the label of the poisoned sample $\bm{x}$ will be changed to the target class with a probability of $p_n(\bm{x})$ instead of 100\%, and the value of $p_n(\bm{x})$ is specifically designed to make the prediction probability the target class be only slightly greater than those of the other classes. Empirical studies on several existing backdoor attacks show that our strategy can considerably improve the stealthiness of these attacks and, at the same time, achieve a high attack success rate. In addition, our strategy makes it able to manually control the prediction probability of the design output through manipulating the applied and activated number of LSBAs\footnote{Source code will be published at \url{https://github.com/v-mipeng/LabelSmoothedAttack.git}}.
• Abstract（参考訳）: トレーニングセットに少量の有毒サンプルを注入することで、バックドア攻撃は、事前に設計されたバックドアで注入された入力に対して、設計されたアウトプットを生成することを目的としている。 有毒なトレーニングサンプルを可能な限り少なく使用して高い攻撃成功率を達成するため、既存の攻撃手法では、有毒なサンプルのラベルをターゲットクラスに変更している。 この慣行は、しばしば被害者モデルをバックドアに過度に適合させ、攻撃は出力制御に非常に効果的であるが、人間の検査や自動防御アルゴリズムによって容易に識別できる。 本研究では,これらの攻撃手法の過度に適合する問題を克服するためのラベル平滑化戦略を提案し,LSBA (textit{Label-Smoothed Backdoor Attack}) を得た。 LSBA では、有毒なサンプル $\bm{x}$ のラベルは 100 % ではなく $p_n(\bm{x})$ の確率でターゲットクラスに変更される。 いくつかの既存のバックドア攻撃に関する実証研究は、我々の戦略がこれらの攻撃のステルスネスを大幅に改善し、同時に高い攻撃成功率を達成することを示している。 LSBAs\footnote{Source code will be published at \url{https://github.com/v-mipeng/LabelSmoothedAttack.git}}。

関連論文リスト

• NoiseAttack: An Evasive Sample-Specific Multi-Targeted Backdoor Attack Through White Gaussian Noise [0.19820694575112383]
  ディープラーニング開発にサードパーティのデータを使用する場合、バックドア攻撃は重大な脅威となる。 我々は,新しいサンプル特異的なマルチターゲットバックドアアタック,すなわちNossAttackを紹介した。 この作業は、複数のターゲットクラスを生成する目的でビジョンバックドアアタックを起動する、この種の最初のものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T19:24:46Z)
• Wicked Oddities: Selectively Poisoning for Effective Clean-Label Backdoor Attacks [11.390175856652856]
  クリーンラベル攻撃は、毒性のあるデータのラベルを変更することなく攻撃を行うことができる、よりステルスなバックドア攻撃である。 本研究は,攻撃成功率を高めるために,標的クラス内の少数の訓練サンプルを選択的に毒殺する方法について検討した。 私たちの脅威モデルは、サードパーティのデータセットで機械学習モデルをトレーニングする上で深刻な脅威となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T15:38:21Z)
• SEEP: Training Dynamics Grounds Latent Representation Search for Mitigating Backdoor Poisoning Attacks [53.28390057407576]
  現代のNLPモデルは、様々なソースから引き出された公開データセットでしばしば訓練される。 データ中毒攻撃は、攻撃者が設計した方法でモデルの振る舞いを操作できる。 バックドア攻撃に伴うリスクを軽減するために、いくつかの戦略が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T14:50:09Z)
• Can We Trust the Unlabeled Target Data? Towards Backdoor Attack and Defense on Model Adaptation [120.42853706967188]
  本研究は, よく設計された毒物標的データによるモデル適応に対するバックドア攻撃の可能性を探る。 既存の適応アルゴリズムと組み合わせたMixAdaptというプラグイン・アンド・プレイ方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T16:42:10Z)
• Backdoor Attack with Sparse and Invisible Trigger [57.41876708712008]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃に対して脆弱である。 バックドアアタックは、訓練段階の脅威を脅かしている。 軽度で目に見えないバックドアアタック(SIBA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T10:05:57Z)
• Versatile Weight Attack via Flipping Limited Bits [68.45224286690932]
  本研究では,展開段階におけるモデルパラメータを変更する新たな攻撃パラダイムについて検討する。 有効性とステルスネスの目標を考慮し、ビットフリップに基づく重み攻撃を行うための一般的な定式化を提供する。 SSA(Single sample attack)とTSA(Singr sample attack)の2例を報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T03:24:58Z)
• 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)
• Hidden Backdoor Attack against Semantic Segmentation Models [60.0327238844584]
  Emphbackdoor攻撃は、深層ニューラルネットワーク(DNN)に隠れたバックドアを埋め込み、トレーニングデータに毒を盛ることを目的としている。 我々は,対象ラベルを画像レベルではなくオブジェクトレベルから扱う,新たな攻撃パラダイムであるemphfine-fine-grained attackを提案する。 実験により、提案手法はわずかなトレーニングデータだけを毒殺することでセマンティックセグメンテーションモデルを攻撃することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-06T05:50:29Z)

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。