論文の概要: Enhancing Clean Label Backdoor Attack with Two-phase Specific Triggers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04881v1
• Date: Fri, 10 Jun 2022 05:34:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-13 14:59:22.347403
• Title: Enhancing Clean Label Backdoor Attack with Two-phase Specific Triggers
• Title（参考訳）: 2相特異的トリガーによるクリーンラベルバックドア攻撃の増強
• Authors: Nan Luo, Yuanzhang Li, Yajie Wang, Shangbo Wu, Yu-an Tan and Quanxin Zhang
• Abstract要約: クリーンラベルバックドア攻撃を改善するための2相・画像特異的トリガ生成法を提案する。 提案手法は, 高い毒性率, 多くの評価基準下での盗聴性を有し, バックドア防御法に耐性を有する, 優れた攻撃成功率(98.98%)を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.772389744240447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Backdoor attacks threaten Deep Neural Networks (DNNs). Towards stealthiness, researchers propose clean-label backdoor attacks, which require the adversaries not to alter the labels of the poisoned training datasets. Clean-label settings make the attack more stealthy due to the correct image-label pairs, but some problems still exist: first, traditional methods for poisoning training data are ineffective; second, traditional triggers are not stealthy which are still perceptible. To solve these problems, we propose a two-phase and image-specific triggers generation method to enhance clean-label backdoor attacks. Our methods are (1) powerful: our triggers can both promote the two phases (i.e., the backdoor implantation and activation phase) in backdoor attacks simultaneously; (2) stealthy: our triggers are generated from each image. They are image-specific instead of fixed triggers. Extensive experiments demonstrate that our approach can achieve a fantastic attack success rate~(98.98%) with low poisoning rate~(5%), high stealthiness under many evaluation metrics and is resistant to backdoor defense methods.
• 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)を脅かす。 ステルス化に向けて、研究者は、毒入りトレーニングデータセットのラベルを変更しないように敵に要求するクリーンラベルバックドア攻撃を提案する。 クリーンなラベル設定は、正しいイメージラベルペアのために攻撃をよりステルス的にするが、いくつかの問題がまだ残っている: トレーニングデータを害する従来の方法が効果がない; 第二に、従来のトリガーは、まだ認識可能なステルス性ではない。 これらの問題を解決するため,我々は,クリーンラベルバックドア攻撃を強化するために,二相および画像特異的トリガー生成法を提案する。 本手法は,(1)バックドア攻撃における2つのフェーズ(つまり,バックドア注入とアクティベーションフェーズ)を同時に促進できる,(2)ステルス:各画像からトリガーが生成される,という強力な方法である。 これらは固定トリガーではなくイメージ固有である。 広範囲にわたる実験により, 本手法は, 低毒性率～(5%), 多くの評価基準下で高い盗聴性を示し, バックドア防御法に耐性があることが確認された。

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