論文の概要: BEAGLE: Forensics of Deep Learning Backdoor Attack for Better Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06241v1
• Date: Mon, 16 Jan 2023 02:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 16:34:14.202168
• Title: BEAGLE: Forensics of Deep Learning Backdoor Attack for Better Defense
• Title（参考訳）: BEAGLE: より優れた防御のためのディープラーニングバックドア攻撃の法医学
• Authors: Siyuan Cheng, Guanhong Tao, Yingqi Liu, Shengwei An, Xiangzhe Xu, Shiwei Feng, Guangyu Shen, Kaiyuan Zhang, Qiuling Xu, Shiqing Ma, Xiangyu Zhang
• Abstract要約: 攻撃法医学は、従来のサイバー攻撃に対する重要な対策である。 ディープラーニングのバックドア攻撃は、従来のサイバー攻撃と同様の脅威モデルを持つ。 本稿では,新しいバックドア法医学手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.314275611787984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Learning backdoor attacks have a threat model similar to traditional cyber attacks. Attack forensics, a critical counter-measure for traditional cyber attacks, is hence of importance for defending model backdoor attacks. In this paper, we propose a novel model backdoor forensics technique. Given a few attack samples such as inputs with backdoor triggers, which may represent different types of backdoors, our technique automatically decomposes them to clean inputs and the corresponding triggers. It then clusters the triggers based on their properties to allow automatic attack categorization and summarization. Backdoor scanners can then be automatically synthesized to find other instances of the same type of backdoor in other models. Our evaluation on 2,532 pre-trained models, 10 popular attacks, and comparison with 9 baselines show that our technique is highly effective. The decomposed clean inputs and triggers closely resemble the ground truth. The synthesized scanners substantially outperform the vanilla versions of existing scanners that can hardly generalize to different kinds of attacks.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングのバックドア攻撃は、従来のサイバー攻撃と同様の脅威モデルを持つ。 従来のサイバー攻撃に対する重要な対策である攻撃法医学は、モデルバックドア攻撃の防御において重要である。 本稿では,新しいモデルバックドア法医学手法を提案する。 バックドアトリガーを持つ入力などの攻撃サンプルがいくつかある場合、このテクニックは自動的にそれらを分解して、入力と対応するトリガーをきれいにします。 その後、そのプロパティに基づいてトリガーをクラスタし、自動攻撃の分類と要約を可能にする。 バックドアスキャナは自動的に合成され、他のモデルで同じタイプのバックドアのインスタンスを見つけることができる。 2,532モデル,ポピュラーアタック10モデルについて評価し,本手法の有効性を9ベースラインと比較した。 分解されたクリーンな入力とトリガーは、地上の真実によく似ている。 合成スキャナーは既存のスキャナーのバニラバージョンを著しく上回り、様々な種類の攻撃に対してほとんど一般化できない。

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