論文の概要: Backdoor Attacks on Bayesian Neural Networks using Reverse Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09167v1
• Date: Wed, 18 May 2022 18:33:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-21 13:00:29.437298
• Title: Backdoor Attacks on Bayesian Neural Networks using Reverse Distribution
• Title（参考訳）: 逆分布を用いたベイズニューラルネットワークのバックドア攻撃
• Authors: Zhixin Pan and Prabhat Mishra
• Abstract要約: 本稿では,効果的な学習と逆分布のターゲット利用に基づく新たなバックドア攻撃を提案する。 多様なベンチマークデータセットによる実験結果から,攻撃成功率(ASR)を100%達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.076419064097733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to cost and time-to-market constraints, many industries outsource the training process of machine learning models (ML) to third-party cloud service providers, popularly known as ML-asa-Service (MLaaS). MLaaS creates opportunity for an adversary to provide users with backdoored ML models to produce incorrect predictions only in extremely rare (attacker-chosen) scenarios. Bayesian neural networks (BNN) are inherently immune against backdoor attacks since the weights are designed to be marginal distributions to quantify the uncertainty. In this paper, we propose a novel backdoor attack based on effective learning and targeted utilization of reverse distribution. This paper makes three important contributions. (1) To the best of our knowledge, this is the first backdoor attack that can effectively break the robustness of BNNs. (2) We produce reverse distributions to cancel the original distributions when the trigger is activated. (3) We propose an efficient solution for merging probability distributions in BNNs. Experimental results on diverse benchmark datasets demonstrate that our proposed attack can achieve the attack success rate (ASR) of 100%, while the ASR of the state-of-the-art attacks is lower than 60%.
• Abstract（参考訳）: コストと市場への時間的制約のため、多くの業界は機械学習モデル(ML)のトレーニングプロセスを、ML-asa-Service(MLaaS)として知られるサードパーティのクラウドサービスプロバイダにアウトソースしている。 MLaaSは、極めて稀な(アタック・チョーゼン)シナリオでのみ誤った予測を生成するために、バックドアのMLモデルを提供する。 ベイズニューラルネットワーク(BNN)は本質的にバックドア攻撃に対して免疫を持ち、重量は不確実性を定量化するための限界分布として設計されている。 本稿では,効果的な学習と逆分布のターゲット利用に基づく新しいバックドア攻撃を提案する。 この論文は3つの重要な貢献をする。 1)我々の知る限りでは、これはBNNの堅牢性を効果的に破壊できる最初のバックドア攻撃である。 2)トリガーの起動時に元の分布をキャンセルするために逆分布を生成する。 (3)BNNにおける確率分布をマージする効率的な解を提案する。 各種ベンチマークデータセットによる実験結果から,提案した攻撃が100%の攻撃成功率(ASR)を達成可能であるのに対し,最先端攻撃のASRは60%以下であることがわかった。

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