論文の概要: Adaptive Perturbation Generation for Multiple Backdoors Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05244v2
• Date: Tue, 13 Sep 2022 06:40:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 10:27:09.032116
• Title: Adaptive Perturbation Generation for Multiple Backdoors Detection
• Title（参考訳）: マルチバックドア検出のための適応摂動生成
• Authors: Yuhang Wang, Huafeng Shi, Rui Min, Ruijia Wu, Siyuan Liang, Yichao Wu, Ding Liang and Aishan Liu
• Abstract要約: 本稿では,複数種類のバックドア攻撃を検出するための適応摂動生成(APG)フレームワークを提案する。 まず,複数種類のバックドアトリガに適合するグローバル・ローカル戦略を設計する。 摂動注入の効率をさらに高めるため,勾配誘導マスク生成戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.01715186371785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extensive evidence has demonstrated that deep neural networks (DNNs) are vulnerable to backdoor attacks, which motivates the development of backdoor detection methods. Existing backdoor detection methods are typically tailored for backdoor attacks with individual specific types (e.g., patch-based or perturbation-based). However, adversaries are likely to generate multiple types of backdoor attacks in practice, which challenges the current detection strategies. Based on the fact that adversarial perturbations are highly correlated with trigger patterns, this paper proposes the Adaptive Perturbation Generation (APG) framework to detect multiple types of backdoor attacks by adaptively injecting adversarial perturbations. Since different trigger patterns turn out to show highly diverse behaviors under the same adversarial perturbations, we first design the global-to-local strategy to fit the multiple types of backdoor triggers via adjusting the region and budget of attacks. To further increase the efficiency of perturbation injection, we introduce a gradient-guided mask generation strategy to search for the optimal regions for adversarial attacks. Extensive experiments conducted on multiple datasets (CIFAR-10, GTSRB, Tiny-ImageNet) demonstrate that our method outperforms state-of-the-art baselines by large margins(+12%).
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(dnn)はバックドア攻撃に対して脆弱であり、バックドア検出法の開発を動機付ける広範な証拠がある。 既存のバックドア検出方法は通常、個々の特定のタイプ(例えばパッチベースまたは摂動ベース)によるバックドア攻撃に適合する。 しかし、敵は実際には複数の種類のバックドア攻撃を発生させ、現在の検出戦略に挑戦する可能性がある。 本稿では,逆行性摂動がトリガーパターンと高い相関関係にあることを踏まえて,逆行性摂動を適応的に注入して複数種類のバックドア攻撃を検出する適応摂動生成(apg)フレームワークを提案する。 異なるトリガーパターンは、同じ対向的摂動の下で非常に多様な振る舞いを示すことが判明したので、まず、地域や攻撃予算を調整することで、複数の種類のバックドアトリガーに適合するグローバル・ローカル戦略を設計する。 摂動注入の効率をさらに高めるために,逆襲の最適領域を探索するための勾配誘導マスク生成戦略を提案する。 複数のデータセット(CIFAR-10, GTSRB, Tiny-ImageNet)で実施した大規模な実験により,本手法は最先端のベースライン(+12%)よりも優れていた。

関連論文リスト

• SEEP: Training Dynamics Grounds Latent Representation Search for Mitigating Backdoor Poisoning Attacks [53.28390057407576]
  現代のNLPモデルは、様々なソースから引き出された公開データセットでしばしば訓練される。 データ中毒攻撃は、攻撃者が設計した方法でモデルの振る舞いを操作できる。 バックドア攻撃に伴うリスクを軽減するために、いくつかの戦略が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T14:50:09Z)
• IBD-PSC: Input-level Backdoor Detection via Parameter-oriented Scaling Consistency [20.61046457594186]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃に対して脆弱である。 本稿では、悪意のあるテスト画像のフィルタリングを行うための、シンプルで効果的な入力レベルのバックドア検出(IBD-PSCと呼ばれる)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T03:19:52Z)
• LOTUS: Evasive and Resilient Backdoor Attacks through Sub-Partitioning [49.174341192722615]
  バックドア攻撃は、ディープラーニングアプリケーションに重大なセキュリティ脅威をもたらす。 近年の研究では、特殊な変換機能によって作られたサンプル特異的に見えないトリガーを用いた攻撃が導入されている。 我々は、回避性とレジリエンスの両方に対処するために、新しいバックドアアタックLOTUSを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T21:01:29Z)
• Poisoned Forgery Face: Towards Backdoor Attacks on Face Forgery Detection [62.595450266262645]
  本稿では,バックドア攻撃による顔偽造検出の新たな脅威について紹介する。 バックドアをモデルに埋め込むことで、攻撃者は検知器を騙して偽造された顔の誤予測を発生させることができる。 我々は,顔偽造検知器に対するクリーンラベルバックドア攻撃を可能にするemphPoisoned Forgery Faceフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T06:31:05Z)
• Backdoor Attack against One-Class Sequential Anomaly Detection Models [10.020488631167204]
  そこで我々は,新たなバックドア攻撃戦略を提案することによって,深部連続異常検出モデルを提案する。 攻撃アプローチは2つの主要なステップ、トリガー生成とバックドアインジェクションから構成される。 2つの確立された1クラスの異常検出モデルにバックドアを注入することにより,提案手法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T19:19:54Z)
• BadCLIP: Dual-Embedding Guided Backdoor Attack on Multimodal Contrastive Learning [85.2564206440109]
  本報告では,防衛後においてもバックドア攻撃が有効であり続けるという現実的なシナリオにおける脅威を明らかにする。 バックドア検出や細調整防御のモデル化に抵抗性のあるemphtoolnsアタックを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T02:21:49Z)
• Temporal-Distributed Backdoor Attack Against Video Based Action Recognition [21.916002204426853]
  ビデオデータに対する、シンプルで効果的なバックドア攻撃を導入する。 我々の提案した攻撃は、変換されたドメインに摂動を加えることで、ビデオフレームに知覚不能で時間的に分散されたトリガーを配置する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T22:31:54Z)
• Backdoor Attack with Sparse and Invisible Trigger [57.41876708712008]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃に対して脆弱である。 バックドアアタックは、訓練段階の脅威を脅かしている。 軽度で目に見えないバックドアアタック(SIBA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T10:05:57Z)
• Black-box Detection of Backdoor Attacks with Limited Information and Data [56.0735480850555]
  モデルへのクエリアクセスのみを用いてバックドア攻撃を同定するブラックボックスバックドア検出(B3D)手法を提案する。 バックドア検出に加えて,同定されたバックドアモデルを用いた信頼性の高い予測手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T12:06:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。