論文の概要: SoK: A Systematic Evaluation of Backdoor Trigger Characteristics in Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01740v2
• Date: Fri, 21 Apr 2023 09:01:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 17:30:59.173926
• Title: SoK: A Systematic Evaluation of Backdoor Trigger Characteristics in Image Classification
• Title（参考訳）: SoK:画像分類におけるバックドアトリガー特性の体系的評価
• Authors: Gorka Abad, Jing Xu, Stefanos Koffas, Behrad Tajalli, Stjepan Picek, Mauro Conti
• Abstract要約: ディープラーニングは、トレーニングセットを変更してトレーニングモデルに秘密機能を埋め込むバックドア攻撃に対して脆弱である。 本稿では,バックドア攻撃の最も関連性の高いパラメータを系統的に分析する。 私たちの攻撃は、研究におけるバックドア設定の大部分をカバーし、将来の作業に具体的な方向性を提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.424907311421197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning achieves outstanding results in many machine learning tasks. Nevertheless, it is vulnerable to backdoor attacks that modify the training set to embed a secret functionality in the trained model. The modified training samples have a secret property, i. e., a trigger. At inference time, the secret functionality is activated when the input contains the trigger, while the model functions correctly in other cases. While there are many known backdoor attacks (and defenses), deploying a stealthy attack is still far from trivial. Successfully creating backdoor triggers depends on numerous parameters. Unfortunately, research has not yet determined which parameters contribute most to the attack performance. This paper systematically analyzes the most relevant parameters for the backdoor attacks, i.e., trigger size, position, color, and poisoning rate. Using transfer learning, which is very common in computer vision, we evaluate the attack on state-of-the-art models (ResNet, VGG, AlexNet, and GoogLeNet) and datasets (MNIST, CIFAR10, and TinyImageNet). Our attacks cover the majority of backdoor settings in research, providing concrete directions for future works. Our code is publicly available to facilitate the reproducibility of our results.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは多くの機械学習タスクで優れた結果を達成します。 それでも、トレーニングセットを変更してトレーニングモデルに秘密機能を埋め込むバックドア攻撃には脆弱である。 修正されたトレーニングサンプルには秘密のプロパティがある。 e. トリガーだ 推論時に、入力がトリガーを含む場合、シークレット機能が起動され、他の場合にはモデルが正しく機能する。 多くの既知のバックドア攻撃(および防御攻撃)があるが、ステルス攻撃の展開はまだまだ容易ではない。 バックドアトリガーの作成は、多くのパラメータに依存する。 残念ながら、どのパラメータが攻撃性能に最も貢献するかはまだ研究されていない。 本稿では,バックドア攻撃の最も関連するパラメータ,すなわちトリガーサイズ,位置,色,中毒率を体系的に解析する。 コンピュータビジョンにおいて非常に一般的な転送学習を用いて、最先端モデル(ResNet、VGG、AlexNet、GoogLeNet)とデータセット(MNIST、CIFAR10、TinyImageNet)に対する攻撃を評価する。 私たちの攻撃は、研究におけるバックドア設定の大部分をカバーし、将来の作業に具体的な方向性を提供します。 私たちのコードは、結果の再現性を促進するために公開されています。

関連論文リスト

• Untargeted Backdoor Attack against Object Detection [69.63097724439886]
  我々は,タスク特性に基づいて,無目標で毒のみのバックドア攻撃を設計する。 攻撃によって、バックドアがターゲットモデルに埋め込まれると、トリガーパターンでスタンプされたオブジェクトの検出を失う可能性があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T17:05:45Z)
• BATT: Backdoor Attack with Transformation-based Triggers [72.61840273364311]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃に対して脆弱である。 バックドアの敵は、敵が特定したトリガーパターンによって活性化される隠れたバックドアを注入する。 最近の研究によると、既存の攻撃のほとんどは現実世界で失敗した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T16:03:43Z)
• Just Rotate it: Deploying Backdoor Attacks via Rotation Transformation [48.238349062995916]
  回転に基づく画像変換により,高い効率のバックドアを容易に挿入できることが判明した。 私たちの研究は、バックドア攻撃のための、新しく、シンプルで、物理的に実現可能で、非常に効果的なベクターに焦点を当てています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-22T00:21:18Z)
• Check Your Other Door! Establishing Backdoor Attacks in the Frequency Domain [80.24811082454367]
  検出不能で強力なバックドア攻撃を確立するために周波数領域を利用する利点を示す。 また、周波数ベースのバックドア攻撃を成功させる2つの防御方法と、攻撃者がそれらを回避できる可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-12T12:44:52Z)
• Sleeper Agent: Scalable Hidden Trigger Backdoors for Neural Networks Trained from Scratch [99.90716010490625]
  バックドア攻撃者は、トレーニングデータを改ざんして、そのデータに基づいてトレーニングされたモデルに脆弱性を埋め込む。 この脆弱性は、モデル入力に"トリガー"を配置することで、推論時にアクティベートされる。 我々は,工芸過程において,勾配マッチング,データ選択,ターゲットモデル再トレーニングを利用した新しい隠れトリガ攻撃,Sleeper Agentを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T17:09:55Z)
• Backdoor Learning Curves: Explaining Backdoor Poisoning Beyond Influence Functions [26.143147923356626]
  インクリメンタルラーニングとインフルエンス関数のレンズによるバックドアラーニングのプロセスについて検討した。 バックドア攻撃の成功は、(i)学習アルゴリズムの複雑さと(ii)トレーニングセットに注入されたバックドアサンプルの割合に本質的に依存していることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T08:00:48Z)
• Backdoor Attack in the Physical World [49.64799477792172]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)に隠れたバックドアを注入するバックドア攻撃 既存のバックドア攻撃のほとんどは、トレーニングおよびテスト画像にまたがる静的トリガ、すなわち$$トリガの設定を採用した。 テスト画像のトリガーがトレーニングで使用されるものと一致していない場合、この攻撃パラダイムは脆弱であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T08:37:33Z)
• Input-Aware Dynamic Backdoor Attack [9.945411554349276]
  近年、ニューラルネットワークのバックドア攻撃は、ディープラーニングシステムに対する潜在的なセキュリティ脅威と考えられている。 現在のバックドア技術は、現在の防御方法によって容易に検出され緩和される一様トリガーパターンに依存している。 本稿では,入力から入力までのトリガーが異なる新しいバックドア攻撃手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T03:57:12Z)
• Clean-Label Backdoor Attacks on Video Recognition Models [87.46539956587908]
  画像バックドア攻撃は、ビデオでははるかに効果が低いことを示す。 本稿では,映像認識モデルに対するバックドアトリガとして,ユニバーサル・ディバイサル・トリガーを提案する。 提案したバックドア攻撃は,最先端のバックドア防御・検出手法に耐性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-06T04:51:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。