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。

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