論文の概要: DECK: Model Hardening for Defending Pervasive Backdoors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09272v1
• Date: Sat, 18 Jun 2022 19:46:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 13:31:17.308155
• Title: DECK: Model Hardening for Defending Pervasive Backdoors
• Title（参考訳）: DECK: 広汎なバックドアを守るためのモデルハードニング
• Authors: Guanhong Tao, Yingqi Liu, Siyuan Cheng, Shengwei An, Zhuo Zhang, Qiuling Xu, Guangyu Shen, Xiangyu Zhang
• Abstract要約: 広汎なバックドアは動的および広汎な入力摂動によって引き起こされる。 我々は,特殊な変換層で拡張されたエンコーダ・デコーダアーキテクチャに基づく汎用攻撃を開発する。 本手法は, 精度1%以下で平均59.65%の精度でクラス距離を拡大し, 損失を生じない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.163501644177668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pervasive backdoors are triggered by dynamic and pervasive input perturbations. They can be intentionally injected by attackers or naturally exist in normally trained models. They have a different nature from the traditional static and localized backdoors that can be triggered by perturbing a small input area with some fixed pattern, e.g., a patch with solid color. Existing defense techniques are highly effective for traditional backdoors. However, they may not work well for pervasive backdoors, especially regarding backdoor removal and model hardening. In this paper, we propose a novel model hardening technique against pervasive backdoors, including both natural and injected backdoors. We develop a general pervasive attack based on an encoder-decoder architecture enhanced with a special transformation layer. The attack can model a wide range of existing pervasive backdoor attacks and quantify them by class distances. As such, using the samples derived from our attack in adversarial training can harden a model against these backdoor vulnerabilities. Our evaluation on 9 datasets with 15 model structures shows that our technique can enlarge class distances by 59.65% on average with less than 1% accuracy degradation and no robustness loss, outperforming five hardening techniques such as adversarial training, universal adversarial training, MOTH, etc. It can reduce the attack success rate of six pervasive backdoor attacks from 99.06% to 1.94%, surpassing seven state-of-the-art backdoor removal techniques.
• Abstract（参考訳）: 広汎なバックドアは動的および広汎な入力摂動によって引き起こされる。 故意に攻撃者から注射されるか、通常訓練されたモデルに自然に存在する。 それらは従来の静的および局所化されたバックドアとは異なる性質を持ち、小さな入力領域を固定されたパターンで摂動することでトリガーすることができる。 既存の防御技術は従来のバックドアに非常に効果的である。 しかし、広範に普及しているバックドア、特にバックドアの除去とモデル硬化についてはうまく機能しない。 本稿では,自然と注入の両方のバックドアを含む広汎なバックドアに対する新しいモデル硬化技術を提案する。 我々は,特殊な変換層で拡張されたエンコーダ・デコーダアーキテクチャに基づく汎用攻撃を開発する。 この攻撃は、既存の広範囲にわたるバックドア攻撃をモデル化し、クラス距離でそれらを定量化することができる。 このように、敵の訓練において我々の攻撃から得られたサンプルを使用することで、これらのバックドア脆弱性に対するモデルを強化することができる。 15のモデル構造を持つ9つのデータセットを評価したところ, クラス距離を平均59.65%拡大し, 1%未満の精度劣化とロバスト性損失を伴わず, 対人訓練, ユニバーサル対人訓練, MOTHなどの5つのハードニング技術より優れていた。 攻撃成功率を99.06%から1.94%に下げ、最先端の7つのバックドア除去技術を上回っている。

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