論文の概要: ImpNet: Imperceptible and blackbox-undetectable backdoors in compiled neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00108v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 21:59:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 17:21:05.613996
• Title: ImpNet: Imperceptible and blackbox-undetectable backdoors in compiled neural networks
• Title（参考訳）: impnet: コンパイル型ニューラルネットワークにおけるインセプタブルおよびブラックボックス検出不能バックドア
• Authors: Tim Clifford, Ilia Shumailov, Yiren Zhao, Ross Anderson, Robert Mullins
• Abstract要約: コンパイル中にバックドアを追加することができる。 ImpNetのようなバックドアは、挿入されたステージでのみ確実に検出できる。 機械学習モデルのセキュリティは、技術パイプライン全体に沿って証明の保証を必要とする、と結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.509684870914917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Early backdoor attacks against machine learning set off an arms race in attack and defence development. Defences have since appeared demonstrating some ability to detect backdoors in models or even remove them. These defences work by inspecting the training data, the model, or the integrity of the training procedure. In this work, we show that backdoors can be added during compilation, circumventing any safeguards in the data preparation and model training stages. As an illustration, the attacker can insert weight-based backdoors during the hardware compilation step that will not be detected by any training or data-preparation process. Next, we demonstrate that some backdoors, such as ImpNet, can only be reliably detected at the stage where they are inserted and removing them anywhere else presents a significant challenge. We conclude that machine-learning model security requires assurance of provenance along the entire technical pipeline, including the data, model architecture, compiler, and hardware specification.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に対する初期のバックドア攻撃は、攻撃と防衛開発で武器競争を開始した。 防衛隊はその後、モデル内のバックドアを検知したり、取り除いたりできる能力を示した。 これらの防御は、訓練手順の訓練データ、モデル、または整合性を検査することで機能する。 本研究では,データ準備とモデルトレーニングの段階でのセーフガードを回避して,コンパイル中にバックドアを追加できることを示す。 例示として、攻撃者はトレーニングやデータ準備プロセスでは検出されないハードウェアコンパイルステップ中に、重みベースのバックドアを挿入することができる。 次に、ImpNetのようなバックドアは、挿入された時にのみ確実に検出でき、他の場所で削除することは重大な課題であることを示す。 機械学習モデルのセキュリティには、データ、モデルアーキテクチャ、コンパイラ、ハードウェア仕様を含む、技術パイプライン全体の保証が必要であると結論付けた。

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