論文の概要: Indiscriminate Data Poisoning Attacks on Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09092v2
• Date: Thu, 15 Feb 2024 16:57:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-17 00:21:38.677527
• Title: Indiscriminate Data Poisoning Attacks on Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる無差別データ中毒攻撃
• Authors: Yiwei Lu, Gautam Kamath, Yaoliang Yu
• Abstract要約: データ中毒攻撃は、トレーニングプロセスに "poisoned" データを注入することで、モデルに影響を与えることを目的としている。 既存の毒殺攻撃を詳しく調べて、Stackelbergのシーケンシャルゲームを解くための、古いアルゴリズムと新しいアルゴリズムを結びつける。 本稿では,近代的な自動微分パッケージを有効利用し,同時に有毒点を生成するための効率的な実装を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.09519873656809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data poisoning attacks, in which a malicious adversary aims to influence a model by injecting "poisoned" data into the training process, have attracted significant recent attention. In this work, we take a closer look at existing poisoning attacks and connect them with old and new algorithms for solving sequential Stackelberg games. By choosing an appropriate loss function for the attacker and optimizing with algorithms that exploit second-order information, we design poisoning attacks that are effective on neural networks. We present efficient implementations that exploit modern auto-differentiation packages and allow simultaneous and coordinated generation of tens of thousands of poisoned points, in contrast to existing methods that generate poisoned points one by one. We further perform extensive experiments that empirically explore the effect of data poisoning attacks on deep neural networks.
• Abstract（参考訳）: 悪意のある敵が「毒殺」されたデータを訓練プロセスに注入することでモデルに影響を及ぼそうとするデータ中毒攻撃が近年注目されている。 本研究では,既存の中毒攻撃を詳細に検討し,シーケンシャルなstackelbergゲームを解くための古いアルゴリズムと新しいアルゴリズムをつなぐ。 攻撃者に対して適切な損失関数を選択し、二次情報を利用するアルゴリズムを最適化することにより、ニューラルネットワークに有効な毒物攻撃を設計する。 従来の有毒点生成法とは対照的に,最新の自己分化パッケージを活用し,数万の有毒点を同時かつ協調的に生成できる効率的な実装を提案する。 さらに,深層ニューラルネットワークに対するデータ中毒攻撃の効果を実証的に探究する広範な実験を行う。

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