論文の概要: Influencer Backdoor Attack on Semantic Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12054v2
- Date: Sun, 26 Mar 2023 03:26:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 23:19:57.489418
- Title: Influencer Backdoor Attack on Semantic Segmentation
- Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションに及ぼすインフルエンサーバックドアアタックの影響
- Authors: Haoheng Lan, Jindong Gu, Philip Torr, Hengshuang Zhao
- Abstract要約: セマンティックセグメンテーションモデルにおけるバックドア攻撃について検討する。
本研究では,インフルエンサーバックドアアタック(IBA)について検討する。
IBAは、すべての推定において、非ビビティ画素の分類精度を維持し、すべての犠牲者画素の誤分類を導出することが期待されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.39357869721371
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When a small number of poisoned samples are injected into the training
dataset of a deep neural network, the network can be induced to exhibit
malicious behavior during inferences, which poses potential threats to
real-world applications. While they have been intensively studied in
classification, backdoor attacks on semantic segmentation have been largely
overlooked. Unlike classification, semantic segmentation aims to classify every
pixel within a given image. In this work, we explore backdoor attacks on
segmentation models to misclassify all pixels of a victim class by injecting a
specific trigger on non-victim pixels during inferences, which is dubbed
Influencer Backdoor Attack (IBA). IBA is expected to maintain the
classification accuracy of non-victim pixels and misleads classifications of
all victim pixels in every single inference. Specifically, we consider two
types of IBA scenarios, i.e., 1) Free-position IBA: the trigger can be
positioned freely except for pixels of the victim class, and 2) Long-distance
IBA: the trigger can only be positioned somewhere far from victim pixels, given
the possible practical constraint. Based on the context aggregation ability of
segmentation models, we propose techniques to improve IBA for the scenarios.
Concretely, for free-position IBA, we propose a simple, yet effective Nearest
Neighbor trigger injection strategy for poisoned sample creation. For
long-distance IBA, we propose a novel Pixel Random Labeling strategy. Our
extensive experiments reveal that current segmentation models do suffer from
backdoor attacks, and verify that our proposed techniques can further increase
attack performance.
- Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークのトレーニングデータセットに少数の有毒サンプルが注入されると、ネットワークは推論中に悪意のある振る舞いを示すように誘導され、現実世界のアプリケーションに潜在的な脅威をもたらす。
分類学では主に研究されているが、セマンティックセグメンテーションに対するバックドア攻撃はほとんど見過ごされている。
分類とは異なり、セグメンテーションは与えられた画像内のすべてのピクセルを分類することを目的としている。
本研究では,推定中に特定のトリガを非勝利画素に注入することにより,被害者クラスのすべての画素を誤分類するセグメンテーションモデルに対するバックドア攻撃について検討する。
IBAは、すべての推定において、非ビビティ画素の分類精度を維持し、すべての犠牲者画素の誤分類を導出することが期待されている。
具体的には,2種類の IBA シナリオ,すなわち
1)自由位置iba:被害者クラスの画素以外はトリガーを自由に配置できる。
2)長距離IBA: 実用上の制約がある場合, トリガーは被害者の画素から離れた位置にしか配置できない。
セグメンテーションモデルのコンテキストアグリゲーション能力に基づいて,シナリオのIAAを改善する手法を提案する。
具体的には, 自由位置ibaに対して, 簡易かつ効果的に隣接する試料生成用トリガー注入戦略を提案する。
長距離IBAでは,新しいPixel Random Labeling戦略を提案する。
我々の広範な実験により、現在のセグメンテーションモデルがバックドア攻撃に苦しむことを明らかにし、提案手法が攻撃性能をさらに高めることを検証した。
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