論文の概要: Backdoor Attacks in the Supply Chain of Masked Image Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01632v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 14:27:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 15:46:33.955192
• Title: Backdoor Attacks in the Supply Chain of Masked Image Modeling
• Title（参考訳）: マスク画像モデリングのサプライチェーンにおけるバックドア攻撃
• Authors: Xinyue Shen and Xinlei He and Zheng Li and Yun Shen and Michael Backes and Yang Zhang
• Abstract要約: Masked Image Modeling (MIM)は、イメージ事前トレーニングのための自己教師付き学習(SSL)に革命をもたらす。 本稿では,バックドア攻撃のレンズを用いてMIMの最初のセキュリティリスク定量化を行う。 評価の結果、MIMで構築したモデルは、リリースおよびダウンストリームフェーズにおける既存のバックドアアタックに対して脆弱であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.86572236980736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Masked image modeling (MIM) revolutionizes self-supervised learning (SSL) for image pre-training. In contrast to previous dominating self-supervised methods, i.e., contrastive learning, MIM attains state-of-the-art performance by masking and reconstructing random patches of the input image. However, the associated security and privacy risks of this novel generative method are unexplored. In this paper, we perform the first security risk quantification of MIM through the lens of backdoor attacks. Different from previous work, we are the first to systematically threat modeling on SSL in every phase of the model supply chain, i.e., pre-training, release, and downstream phases. Our evaluation shows that models built with MIM are vulnerable to existing backdoor attacks in release and downstream phases and are compromised by our proposed method in pre-training phase. For instance, on CIFAR10, the attack success rate can reach 99.62%, 96.48%, and 98.89% in the downstream phase, release phase, and pre-training phase, respectively. We also take the first step to investigate the success factors of backdoor attacks in the pre-training phase and find the trigger number and trigger pattern play key roles in the success of backdoor attacks while trigger location has only tiny effects. In the end, our empirical study of the defense mechanisms across three detection-level on model supply chain phases indicates that different defenses are suitable for backdoor attacks in different phases. However, backdoor attacks in the release phase cannot be detected by all three detection-level methods, calling for more effective defenses in future research.
• Abstract（参考訳）: Masked Image Modeling (MIM)は、イメージ事前トレーニングのための自己教師付き学習(SSL)に革命をもたらす。 従来の支配的自己監督手法とは対照的に,MIMは,入力画像のランダムパッチをマスキングし,再構成することにより,最先端のパフォーマンスを実現する。 しかし、この新しい生成方法のセキュリティとプライバシのリスクは未調査である。 本稿では,バックドア攻撃のレンズを用いてMIMの最初のセキュリティリスク定量化を行う。 以前の研究と異なり、私たちはモデルサプライチェーンのすべてのフェーズ、すなわち事前トレーニング、リリース、下流フェーズにおいてSSLのモデリングを体系的に脅威にしている最初の人物です。 評価の結果,mimで構築したモデルは,リリース段階と下流段階の既存のバックドア攻撃に対して脆弱であり,事前学習段階において提案手法によって侵害されることがわかった。 例えば、CIFAR10では、攻撃成功率は99.62%、96.48%、ダウンストリームフェーズ、リリースフェーズ、プレトレーニングフェーズの98.89%に達する。 また,事前訓練段階におけるバックドア攻撃の成功要因を調査する第一歩として,バックドア攻撃の成功におけるトリガー数とトリガーパターンの役割を見出すとともに,トリガー位置が小さな影響しか与えない。 最終的に,モデルサプライチェーン位相における3つの検出レベルにわたる防御機構に関する実証研究は,異なる位相におけるバックドア攻撃に異なる防御機構が適していることを示している。 しかし,3つの検出レベルメソッドすべてでバックドア攻撃は検出できないため,今後の研究においてより効果的な防御が求められている。

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