論文の概要: Backdoor Defense via Suppressing Model Shortcuts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05631v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 15:39:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 23:19:24.999276
• Title: Backdoor Defense via Suppressing Model Shortcuts
• Title（参考訳）: モデルショートカット抑制によるバックドア防御
• Authors: Sheng Yang, Yiming Li, Yong Jiang, Shu-Tao Xia
• Abstract要約: 本稿では,モデル構造の角度からバックドア機構を探索する。 攻撃成功率 (ASR) は, キースキップ接続の出力を減少させると著しく低下することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.30995749139012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies have demonstrated that deep neural networks (DNNs) are vulnerable to backdoor attacks during the training process. Specifically, the adversaries intend to embed hidden backdoors in DNNs so that malicious model predictions can be activated through pre-defined trigger patterns. In this paper, we explore the backdoor mechanism from the angle of the model structure. We select the skip connection for discussions, inspired by the understanding that it helps the learning of model `shortcuts' where backdoor triggers are usually easier to be learned. Specifically, we demonstrate that the attack success rate (ASR) decreases significantly when reducing the outputs of some key skip connections. Based on this observation, we design a simple yet effective backdoor removal method by suppressing the skip connections in critical layers selected by our method. We also implement fine-tuning on these layers to recover high benign accuracy and to further reduce ASR. Extensive experiments on benchmark datasets verify the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、深層ニューラルネットワーク(DNN)がトレーニングプロセス中にバックドア攻撃に弱いことが示されている。 具体的には、敵はDNNに隠れたバックドアを埋め込むことで、悪意のあるモデル予測を事前に定義されたトリガーパターンを通じてアクティベートできるようにする。 本稿では,モデル構造の角度からバックドア機構について検討する。 バックドアトリガが一般的に習得しやすいモデル‘ショートカット’の学習を支援する,という理解から着想を得た,議論のためのスキップ接続を選択する。 具体的には,いくつかのキースキップ接続の出力を減少させると,攻撃成功率(asr)が著しく低下することを示す。 本研究は,本手法により選択された臨界層におけるスキップ接続を抑えることで,シンプルで効果的なバックドア除去手法を設計する。 また,これらの層に微調整を施し,高い良性回復とASRのさらなる低減を図る。 ベンチマークデータセットに関する広範な実験により,本手法の有効性が検証された。

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