論文の概要: Backdoor Learning on Sequence to Sequence Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02424v1
• Date: Wed, 3 May 2023 20:31:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 17:56:18.773059
• Title: Backdoor Learning on Sequence to Sequence Models
• Title（参考訳）: シーケンスからシーケンスモデルへのバックドア学習
• Authors: Lichang Chen, Minhao Cheng, Heng Huang
• Abstract要約: 本稿では,シークエンス・ツー・シークエンス(seq2seq)モデルがバックドア攻撃に対して脆弱かどうかを検討する。 具体的には、データセットの0.2%のサンプルを注入するだけで、Seq2seqモデルに指定されたキーワードと文全体を生成することができる。 機械翻訳とテキスト要約に関する大規模な実験を行い、提案手法が複数のデータセットやモデルに対して90%以上の攻撃成功率を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.23904400441957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Backdoor learning has become an emerging research area towards building a trustworthy machine learning system. While a lot of works have studied the hidden danger of backdoor attacks in image or text classification, there is a limited understanding of the model's robustness on backdoor attacks when the output space is infinite and discrete. In this paper, we study a much more challenging problem of testing whether sequence-to-sequence (seq2seq) models are vulnerable to backdoor attacks. Specifically, we find by only injecting 0.2\% samples of the dataset, we can cause the seq2seq model to generate the designated keyword and even the whole sentence. Furthermore, we utilize Byte Pair Encoding (BPE) to create multiple new triggers, which brings new challenges to backdoor detection since these backdoors are not static. Extensive experiments on machine translation and text summarization have been conducted to show our proposed methods could achieve over 90\% attack success rate on multiple datasets and models.
• Abstract（参考訳）: バックドア学習は、信頼できる機械学習システムを構築するための新たな研究分野となっている。 画像やテキストの分類におけるバックドア攻撃の隠れた危険性を多くの研究が研究しているが、出力空間が無限かつ離散的である場合、バックドア攻撃に対するモデルの堅牢性に関する理解は限られている。 本稿では,sequence-to-sequence (seq2seq)モデルがバックドア攻撃に対して脆弱かどうかをテストするという,より困難な課題について検討する。 具体的には、データセットの0.2\%のサンプルを注入するだけで、Seq2seqモデルに指定されたキーワードと文全体を生成することができる。 さらに,複数のトリガーを生成するためにbpe(byte pair encoding)を利用することで,バックドア検出に新たな課題が生じた。 提案手法は,複数のデータセットとモデルにおいて攻撃成功率90%以上を達成することができることを示すため,機械翻訳とテキスト要約に関する広範な実験を行った。

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