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。

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