論文の概要: Dispersed Pixel Perturbation-based Imperceptible Backdoor Trigger for Image Classifier Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09336v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 13:33:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 16:44:25.087016
• Title: Dispersed Pixel Perturbation-based Imperceptible Backdoor Trigger for Image Classifier Models
• Title（参考訳）: 画像分類用画素摂動型非受容型バックドアトリガー
• Authors: Yulong Wang, Minghui Zhao, Shenghong Li, Xin Yuan, Wei Ni
• Abstract要約: 生成が容易で、認識不能で、非常に効果的である新しいバックドアトリガーを提案する。 新しいトリガーは攻撃の成功率を100%近く達成し、分類精度を0.7%-2.4%以下に低下させ、最先端の防御技術を無効にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.44619663266655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Typical deep neural network (DNN) backdoor attacks are based on triggers embedded in inputs. Existing imperceptible triggers are computationally expensive or low in attack success. In this paper, we propose a new backdoor trigger, which is easy to generate, imperceptible, and highly effective. The new trigger is a uniformly randomly generated three-dimensional (3D) binary pattern that can be horizontally and/or vertically repeated and mirrored and superposed onto three-channel images for training a backdoored DNN model. Dispersed throughout an image, the new trigger produces weak perturbation to individual pixels, but collectively holds a strong recognizable pattern to train and activate the backdoor of the DNN. We also analytically reveal that the trigger is increasingly effective with the improving resolution of the images. Experiments are conducted using the ResNet-18 and MLP models on the MNIST, CIFAR-10, and BTSR datasets. In terms of imperceptibility, the new trigger outperforms existing triggers, such as BadNets, Trojaned NN, and Hidden Backdoor, by over an order of magnitude. The new trigger achieves an almost 100% attack success rate, only reduces the classification accuracy by less than 0.7%-2.4%, and invalidates the state-of-the-art defense techniques.
• Abstract（参考訳）: 典型的なディープニューラルネットワーク(DNN)バックドア攻撃は、入力に埋め込まれたトリガーに基づいている。 既存のインセプタブルトリガーは計算コストが高いか、攻撃の成功率が低い。 本稿では, 生成が容易で, 認識不能で, 有効性の高い新しいバックドアトリガを提案する。 新しいトリガーは、一様ランダムに生成された3次元(3d)バイナリパターンで、水平および垂直に繰り返し、ミラーされ、バックドア付きdnnモデルをトレーニングするための3チャンネルイメージに重ね合わせられる。 イメージ全体に分散した新しいトリガーは、個々のピクセルに対して弱い摂動を発生させるが、dnnのバックドアを訓練し活性化するための強力な認識パターンを集合的に保持する。 また,画像の解像度向上にトリガーが益々有効であることを解析的に明らかにする。 実験は、MNIST、CIFAR-10、BTSRデータセット上のResNet-18およびMLPモデルを用いて行われた。 認識不能という点では、新しいトリガーはBadNets、Trojaned NN、Hidden Backdoorなどの既存のトリガーを桁違いに上回っている。 新しいトリガーは攻撃の成功率を100%近く達成し、分類精度を0.7%-2.4%以下に低下させ、最先端の防御技術を無効にする。

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