論文の概要: One-shot Neural Backdoor Erasing via Adversarial Weight Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04497v1
• Date: Sun, 10 Jul 2022 16:18:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 13:58:56.482599
• Title: One-shot Neural Backdoor Erasing via Adversarial Weight Masking
• Title（参考訳）: 対向的重みマスキングによるワンショット神経バックドア消去
• Authors: Shuwen Chai and Jinghui Chen
• Abstract要約: Adversarial Weight Masking (AWM)は、ワンショット設定でも神経バックドアを消去できる新しい方法である。 AWMは、さまざまな利用可能なトレーニングデータセットサイズに対する他の最先端メソッドに対する浄化効果を大幅に改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.345632941376673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies show that despite achieving high accuracy on a number of real-world applications, deep neural networks (DNNs) can be backdoored: by injecting triggered data samples into the training dataset, the adversary can mislead the trained model into classifying any test data to the target class as long as the trigger pattern is presented. To nullify such backdoor threats, various methods have been proposed. Particularly, a line of research aims to purify the potentially compromised model. However, one major limitation of this line of work is the requirement to access sufficient original training data: the purifying performance is a lot worse when the available training data is limited. In this work, we propose Adversarial Weight Masking (AWM), a novel method capable of erasing the neural backdoors even in the one-shot setting. The key idea behind our method is to formulate this into a min-max optimization problem: first, adversarially recover the trigger patterns and then (soft) mask the network weights that are sensitive to the recovered patterns. Comprehensive evaluations of several benchmark datasets suggest that AWM can largely improve the purifying effects over other state-of-the-art methods on various available training dataset sizes.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、多くの現実世界のアプリケーションで高い精度を達成しているにもかかわらず、ディープニューラルネットワーク(DNN)はバックドア化可能である。トレーニングデータセットにトリガデータサンプルを注入することで、敵はトレーニングされたモデルを誤解して、トリガーパターンが提示される限り、ターゲットクラスにテストデータを分類することができる。 このようなバックドアの脅威を無効化するために、様々な方法が提案されている。 特に、研究のラインは、潜在的に妥協されたモデルを浄化することを目的としている。 しかし、この一連の作業の1つの大きな制限は、十分な元のトレーニングデータにアクセスすることの必要性である。 本研究では,1ショット設定でも神経バックドアを消去できる新しい手法であるAdversarial Weight Masking (AWM)を提案する。 まず、逆向きにトリガーパターンを復元し、その後(ソフト)、回収されたパターンに敏感なネットワーク重みをマスクする。 いくつかのベンチマークデータセットの総合的な評価は、AWMが様々な利用可能なトレーニングデータセットサイズに対する他の最先端メソッドに対する浄化効果を大幅に改善できることを示唆している。

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