論文の概要: Detecting Backdoors in Deep Text Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11264v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 07:48:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 20:17:41.634693
• Title: Detecting Backdoors in Deep Text Classifiers
• Title（参考訳）: 深層テキスト分類器におけるバックドア検出
• Authors: You Guo and Jun Wang and Trevor Cohn
• Abstract要約: 本稿では,テキスト分類モデルに対するバックドア攻撃を一般化する,最初の堅牢な防御機構を提案する。 我々の技術は、データ中毒や重毒など、最先端のバックドア攻撃に対する防御に極めて正確です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.36440869257781
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep neural networks are vulnerable to adversarial attacks, such as backdoor attacks in which a malicious adversary compromises a model during training such that specific behaviour can be triggered at test time by attaching a specific word or phrase to an input. This paper considers the problem of diagnosing whether a model has been compromised and if so, identifying the backdoor trigger. We present the first robust defence mechanism that generalizes to several backdoor attacks against text classification models, without prior knowledge of the attack type, nor does our method require access to any (potentially compromised) training resources. Our experiments show that our technique is highly accurate at defending against state-of-the-art backdoor attacks, including data poisoning and weight poisoning, across a range of text classification tasks and model architectures. Our code will be made publicly available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは、悪意のある敵がトレーニング中にモデルを侵害するバックドア攻撃のような敵攻撃に対して脆弱であり、特定の単語やフレーズを入力にアタッチすることで、テスト時に特定の振る舞いをトリガーすることができる。 本稿では,モデルが破損したかどうかを診断する上での問題点について考察する。 本手法では,テキスト分類モデルに対するバックドア攻撃を,攻撃タイプに関する事前知識を必要とせず,かつ(潜在的に侵害された)トレーニングリソースにアクセスする必要のない,最初の堅牢な防御機構を提案する。 実験の結果,データ中毒や重中毒など,最先端のバックドア攻撃に対して,さまざまなテキスト分類タスクやモデルアーキテクチャをまたいで高い精度で防御できることがわかった。 私たちのコードは受け入れ次第公開します。

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