論文の概要: VillanDiffusion: A Unified Backdoor Attack Framework for Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06874v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 05:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 15:57:54.239971
• Title: VillanDiffusion: A Unified Backdoor Attack Framework for Diffusion Models
• Title（参考訳）: villandiffusion:拡散モデルのための統一バックドア攻撃フレームワーク
• Authors: Sheng-Yen Chou, Pin-Yu Chen, Tsung-Yi Ho
• Abstract要約: 拡散モデル(英: Diffusion Models, DM)は、可逆的ノイズ付加から可逆的腐敗過程を学習し、雑音を除去する手法である。 最近の研究では、基本的な無条件DMがバックドア注入に弱いことが示されている。 本稿では,DMのバックドア分析の現在の範囲を広げるために,統合されたバックドア攻撃フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.43215520371506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion Models (DMs) are state-of-the-art generative models that learn a reversible corruption process from iterative noise addition and denoising. They are the backbone of many generative AI applications, such as text-to-image conditional generation. However, recent studies have shown that basic unconditional DMs (e.g., DDPM and DDIM) are vulnerable to backdoor injection, a type of output manipulation attack triggered by a maliciously embedded pattern at model input. This paper presents a unified backdoor attack framework (VillanDiffusion) to expand the current scope of backdoor analysis for DMs. Our framework covers mainstream unconditional and conditional DMs (denoising-based and score-based) and various training-free samplers for holistic evaluations. Experiments show that our unified framework facilitates the backdoor analysis of different DM configurations and provides new insights into caption-based backdoor attacks on DMs.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル(dms)は、反復的ノイズ付加と雑音除去から可逆的破壊過程を学ぶ最先端の生成モデルである。 これらは、テキストから画像への条件生成など、多くの生成AIアプリケーションのバックボーンである。 しかし、最近の研究では、基本的な無条件DM(DDPMやDDIMなど)は、モデル入力における悪意ある埋め込みパターンによって引き起こされる出力操作攻撃であるバックドアインジェクションに弱いことが示されている。 本稿では,dmsのバックドア解析の現在の範囲を拡大するための統一バックドアアタックフレームワーク(villandiffusion)を提案する。 本フレームワークは, 主流の非条件および条件付きDM(デノジングベースおよびスコアベース)と, 総合評価のための各種トレーニングフリーサンプリングを対象とする。 実験により,dm構成のバックドア解析を容易にするとともに,dmsに対するキャプションに基づくバックドア攻撃に対する新たな洞察を提供する。

関連論文リスト

• BadCM: Invisible Backdoor Attack Against Cross-Modal Learning [110.37205323355695]
  クロスモーダルバックドアにおけるパズルの欠片を補うために,新たな両面バックドアを導入する。 BadCMは、1つの統合されたフレームワーク内で多様なクロスモーダルアタックのために意図的に設計された最初の目に見えないバックドアメソッドである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T03:51:53Z)
• PureDiffusion: Using Backdoor to Counter Backdoor in Generative Diffusion Models [5.957580737396457]
  拡散モデル(DM)は、幅広い生成タスクにおいて最先端の能力を達成した高度なディープラーニングモデルである。 近年の研究では、バックドア攻撃に関する脆弱性が示されており、バックドアDMは、バックドアターゲットと呼ばれる指定結果を一貫して生成している。 DMに埋め込まれたバックドアトリガを反転させることで、バックドア攻撃を効率的に検出できる新しいバックドア防御フレームワークであるPureDiffusionを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T23:19:26Z)
• Exploiting the Vulnerability of Large Language Models via Defense-Aware Architectural Backdoor [0.24335447922683692]
  基盤となるモデルアーキテクチャ内に隠蔽する新しいタイプのバックドアアタックを導入します。 モデルアーキテクチャレイヤのアドオンモジュールは、入力トリガトークンの存在を検出し、レイヤの重みを変更することができる。 我々は,5つの大言語データセットの2つのモデルアーキテクチャ設定を用いて,攻撃方法を評価するための広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T14:54:16Z)
• BAPLe: Backdoor Attacks on Medical Foundational Models using Prompt Learning [71.60858267608306]
  医療基盤モデルはバックドア攻撃の影響を受けやすい。 本研究は,素早い学習期間中に医療基盤モデルにバックドアを埋め込む方法を紹介する。 我々の手法であるBAPLeは、ノイズトリガを調整するために最小限のデータサブセットしか必要とせず、テキストは下流のタスクにプロンプトする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T10:18:42Z)
• Diff-Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Diffusion Models [3.134071086568745]
  拡散モデル(DM)は、今日では最も先進的な生成モデルの一つと見なされている。 近年の研究では、DMはバックドア攻撃に弱いことが示唆されている。 この脆弱性は、モデル所有者に評判を害するなど、重大なリスクをもたらす。 Diff-Cleanseは、DM用に特別に設計された2段階のバックドア防御フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T03:54:41Z)
• Elijah: Eliminating Backdoors Injected in Diffusion Models via Distribution Shift [86.92048184556936]
  DMの最初のバックドア検出・除去フレームワークを提案する。 DDPM, NCSN, LDMを含む3種類のDMを用いて, フレームワークのElijahを評価した。 提案手法では, モデルの有用性を著しく損なうことなく, 検出精度が100%に近づき, バックドア効果をゼロに抑えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T23:58:56Z)
• Backdoor Attack with Sparse and Invisible Trigger [57.41876708712008]
  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。 バックドアアタックは、訓練段階の脅威を脅かしている。 軽度で目に見えないバックドアアタック(SIBA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T10:05:57Z)
• Backdoor Learning on Sequence to Sequence Models [94.23904400441957]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T20:31:13Z)
• Kallima: A Clean-label Framework for Textual Backdoor Attacks [25.332731545200808]
  マイメシススタイルのバックドアサンプルを合成するための,最初のクリーンラベルフレームワークKallimaを提案する。 我々は,対象クラスに属する入力を逆方向の摂動で修正し,モデルがバックドアトリガに依存するようにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-03T21:44:43Z)

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。