論文の概要: Data-Efficient Backdoor Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12281v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 09:52:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 12:12:40.428985
• Title: Data-Efficient Backdoor Attacks
• Title（参考訳）: データ効率の良いバックドア攻撃
• Authors: Pengfei Xia, Ziqiang Li, Wei Zhang, and Bin Li
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークはバックドア攻撃に弱い。 本稿では,その選択による毒性データ効率の向上について定式化する。 同じ攻撃成功率は、有毒サンプル量のわずか47%から75%で達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.230326737098554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies have proven that deep neural networks are vulnerable to backdoor attacks. Specifically, by mixing a small number of poisoned samples into the training set, the behavior of the trained model can be maliciously controlled. Existing attack methods construct such adversaries by randomly selecting some clean data from the benign set and then embedding a trigger into them. However, this selection strategy ignores the fact that each poisoned sample contributes inequally to the backdoor injection, which reduces the efficiency of poisoning. In this paper, we formulate improving the poisoned data efficiency by the selection as an optimization problem and propose a Filtering-and-Updating Strategy (FUS) to solve it. The experimental results on CIFAR-10 and ImageNet-10 indicate that the proposed method is effective: the same attack success rate can be achieved with only 47% to 75% of the poisoned sample volume compared to the random selection strategy. More importantly, the adversaries selected according to one setting can generalize well to other settings, exhibiting strong transferability.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、ディープニューラルネットワークがバックドア攻撃に弱いことが証明されている。 具体的には、少数の有毒サンプルをトレーニングセットに混ぜることで、トレーニングされたモデルの振る舞いを悪意的に制御することができる。 既存の攻撃方法は、良性集合からクリーンなデータをランダムに選択し、トリガーをそこに埋め込むことで、そのような敵を構築する。 しかし、この選択戦略は、各中毒サンプルがバックドア注入に等しく寄与するという事実を無視し、中毒の効率を低下させる。 本稿では, 最適化問題として選択による有毒データ効率の向上を定式化し, フィルタ・更新戦略(FUS)を提案する。 また,cifar-10とimagenet-10を用いた実験結果から,無作為選択戦略と比較して,有毒試料量のわずか47%から75%で同じ攻撃成功率を達成できることがわかった。 さらに重要なことに、ある設定で選択された敵は、他の設定にうまく一般化でき、強い転送性を示す。

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