論文の概要: Don't FREAK Out: A Frequency-Inspired Approach to Detecting Backdoor Poisoned Samples in DNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13211v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 12:11:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 14:38:30.601010
• Title: Don't FREAK Out: A Frequency-Inspired Approach to Detecting Backdoor Poisoned Samples in DNNs
• Title（参考訳）: DNNのバックドア・ポジショニング・サンプル検出に周波数にインスパイアされたアプローチ
• Authors: Hasan Abed Al Kader Hammoud, Adel Bibi, Philip H.S. Torr, Bernard Ghanem
• Abstract要約: 本稿では, 深部ニューラルネットワーク(DNN)の周波数感度について, クリーンサンプルと有毒試料との比較検討を行った。 本稿では, 簡易かつ有効である周波数ベースの有毒試料検出アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 130.965542948104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we investigate the frequency sensitivity of Deep Neural Networks (DNNs) when presented with clean samples versus poisoned samples. Our analysis shows significant disparities in frequency sensitivity between these two types of samples. Building on these findings, we propose FREAK, a frequency-based poisoned sample detection algorithm that is simple yet effective. Our experimental results demonstrate the efficacy of FREAK not only against frequency backdoor attacks but also against some spatial attacks. Our work is just the first step in leveraging these insights. We believe that our analysis and proposed defense mechanism will provide a foundation for future research and development of backdoor defenses.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深層ニューラルネットワーク(dnn)の周波数感度について,清浄試料と有毒試料の比較検討を行う。 この2種類の試料の周波数感度に有意差が認められた。 そこで本研究では,周波数に基づく有毒試料検出アルゴリズムであるFREAKを提案する。 実験の結果, FREAKは, 周波数バックドア攻撃だけでなく, 空間攻撃にも有効であることが示された。 私たちの仕事は、これらの洞察を活用するための第一歩に過ぎません。 我々は,我々の分析と防衛機構が,バックドア・ディフェンスの今後の研究・開発の基礎となると信じている。

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