論文の概要: Universal Detection of Backdoor Attacks via Density-based Clustering and Centroids Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04554v2
• Date: Thu, 5 Oct 2023 13:26:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 23:04:31.096059
• Title: Universal Detection of Backdoor Attacks via Density-based Clustering and Centroids Analysis
• Title（参考訳）: 密度クラスタリングとセントロイド解析によるバックドア攻撃の普遍的検出
• Authors: Wei Guo, Benedetta Tondi, Mauro Barni
• Abstract要約: クラスタリングとセントロイド分析(CCA-UD)に基づくバックドア攻撃に対するユニバーサルディフェンスを提案する。 防御の目的は、ディープラーニングモデルがトレーニングデータセットを検査することでバックドア攻撃の対象になるかどうかを明らかにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.953032059932525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a Universal Defence against backdoor attacks based on Clustering and Centroids Analysis (CCA-UD). The goal of the defence is to reveal whether a Deep Neural Network model is subject to a backdoor attack by inspecting the training dataset. CCA-UD first clusters the samples of the training set by means of density-based clustering. Then, it applies a novel strategy to detect the presence of poisoned clusters. The proposed strategy is based on a general misclassification behaviour observed when the features of a representative example of the analysed cluster are added to benign samples. The capability of inducing a misclassification error is a general characteristic of poisoned samples, hence the proposed defence is attack-agnostic. This marks a significant difference with respect to existing defences, that, either can defend against only some types of backdoor attacks, or are effective only when some conditions on the poisoning ratio or the kind of triggering signal used by the attacker are satisfied. Experiments carried out on several classification tasks and network architectures, considering different types of backdoor attacks (with either clean or corrupted labels), and triggering signals, including both global and local triggering signals, as well as sample-specific and source-specific triggers, reveal that the proposed method is very effective to defend against backdoor attacks in all the cases, always outperforming the state of the art techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クラスタリングとセントロイド分析(CCA-UD)に基づくバックドア攻撃に対するユニバーサルディフェンスを提案する。 防御の目的は、深層ニューラルネットワークモデルがトレーニングデータセットを検査することによってバックドア攻撃を受けるかどうかを明らかにすることである。 CCA-UDはまず、密度ベースのクラスタリングによってトレーニングセットのサンプルをクラスタ化する。 そして、有毒なクラスターの存在を検出するための新しい戦略を適用する。 提案手法は,分析クラスタの代表的な例の特徴を良質なサンプルに加えた際の一般的な誤分類行動に基づく。 誤分類エラーを誘発する能力は、有毒サンプルの一般的な特徴であるため、提案された防御は攻撃に依存しない。 これは、ある種類のバックドア攻撃のみを防御できるか、または中毒率の条件または攻撃者が使用するトリガー信号の種類が満たされる場合にのみ有効であるという、既存の防御に関して大きな違いを示す。 いくつかの分類タスクとネットワークアーキテクチャの実験を行い、異なる種類のバックドア攻撃(クリーンラベルまたは破損ラベルを含む)を考慮し、グローバルおよびローカルトリガー信号とサンプル固有およびソース固有トリガーを含むトリガー信号を考慮し、提案手法がすべてのケースにおいてバックドア攻撃に対する防御に非常に有効であることを明らかにした。

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