論文の概要: Backdoor Defense with Non-Adversarial Backdoor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15539v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 13:07:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 12:35:44.887700
• Title: Backdoor Defense with Non-Adversarial Backdoor
• Title（参考訳）: 非敵バックドアによるバックドア防御
• Authors: Min Liu, Alberto Sangiovanni-Vincentelli, Xiangyu Yue
• Abstract要約: 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。 既存の防御方法は、攻撃の成功率を大幅に低下させた。 有害な試料を標的とした非敵のバックドアを注入する高効率な枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.131734154410763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) are vulnerable to backdoor attack, which does not affect the network's performance on clean data but would manipulate the network behavior once a trigger pattern is added. Existing defense methods have greatly reduced attack success rate, but their prediction accuracy on clean data still lags behind a clean model by a large margin. Inspired by the stealthiness and effectiveness of backdoor attack, we propose a simple but highly effective defense framework which injects non-adversarial backdoors targeting poisoned samples. Following the general steps in backdoor attack, we detect a small set of suspected samples and then apply a poisoning strategy to them. The non-adversarial backdoor, once triggered, suppresses the attacker's backdoor on poisoned data, but has limited influence on clean data. The defense can be carried out during data preprocessing, without any modification to the standard end-to-end training pipeline. We conduct extensive experiments on multiple benchmarks with different architectures and representative attacks. Results demonstrate that our method achieves state-of-the-art defense effectiveness with by far the lowest performance drop on clean data. Considering the surprising defense ability displayed by our framework, we call for more attention to utilizing backdoor for backdoor defense. Code is available at https://github.com/damianliumin/non-adversarial_backdoor.
• Abstract（参考訳）: 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り、クリーンデータに対するネットワークのパフォーマンスに影響せず、トリガーパターンが追加されるとネットワークの動作を操作する。 既存の防御手法は攻撃成功率を大幅に低下させたが、クリーンなデータの予測精度は依然としてクリーンなモデルに大きく遅れている。 背後攻撃のステルス性や有効性に着想を得て,有害サンプルを標的とした非敵バックドアを注入する,単純かつ高効率な防御フレームワークを提案する。 バックドア攻撃の一般的な手順に従い、疑わしいサンプルの小さなセットを検出し、それらを毒殺戦略を適用する。 非敵のバックドアは一度起動すると、毒物データに対する攻撃者のバックドアを抑制するが、クリーンデータへの影響は限られている。 防御は、データ前処理中に、標準のエンドツーエンドトレーニングパイプラインを変更することなく行うことができる。 我々は、異なるアーキテクチャと代表的攻撃を持つ複数のベンチマークで広範な実験を行う。 その結果, クリーンデータに対する性能低下が最も低く, 最先端の防御効果が得られた。 我々の枠組みが示す驚くべき防御能力を考えると、バックドアの防御にもっと注意を払う必要がある。 コードはhttps://github.com/damianliumin/non-adversarial_backdoorで入手できる。

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