論文の概要: One-bit Flip is All You Need: When Bit-flip Attack Meets Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07934v1
• Date: Sat, 12 Aug 2023 09:34:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 16:15:06.437656
• Title: One-bit Flip is All You Need: When Bit-flip Attack Meets Model Training
• Title（参考訳）: 1ビットのフリップ:ビットフリップ攻撃がモデルトレーニングに遭遇する時
• Authors: Jianshuo Dong, Han Qiu, Yiming Li, Tianwei Zhang, Yuanjie Li, Zeqi Lai, Chao Zhang, Shu-Tao Xia
• Abstract要約: メモリフォールトインジェクション技術を利用したビットフリップ攻撃(BFA)と呼ばれる新たな重み修正攻撃が提案された。 本稿では,高リスクモデルを構築するための訓練段階に敵が関与する,訓練支援ビットフリップ攻撃を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.622474306336635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) are widely deployed on real-world devices. Concerns regarding their security have gained great attention from researchers. Recently, a new weight modification attack called bit flip attack (BFA) was proposed, which exploits memory fault inject techniques such as row hammer to attack quantized models in the deployment stage. With only a few bit flips, the target model can be rendered useless as a random guesser or even be implanted with malicious functionalities. In this work, we seek to further reduce the number of bit flips. We propose a training-assisted bit flip attack, in which the adversary is involved in the training stage to build a high-risk model to release. This high-risk model, obtained coupled with a corresponding malicious model, behaves normally and can escape various detection methods. The results on benchmark datasets show that an adversary can easily convert this high-risk but normal model to a malicious one on victim's side by \textbf{flipping only one critical bit} on average in the deployment stage. Moreover, our attack still poses a significant threat even when defenses are employed. The codes for reproducing main experiments are available at \url{https://github.com/jianshuod/TBA}.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(dnn)は、現実世界のデバイスに広くデプロイされる。 セキュリティに関する懸念は研究者から大きな注目を集めている。 近年、ビットフリップアタック(bfa)と呼ばれる新しい重み付けアタックが提案され、ローハンマーなどのメモリ障害インジェクション技術を利用して、展開段階で量子化されたモデルを攻撃する。 わずか数ビットのフリップで、ターゲットモデルはランダムな推測器として役に立たず、悪意のある機能で埋め込むこともできる。 この作業では、ビットフリップの数をさらに減らそうとしています。 本稿では,高リスクモデルを構築するための訓練段階に敵が関与する,訓練支援ビットフリップ攻撃を提案する。 このリスクの高いモデルは、対応する悪意のあるモデルと組み合わせられ、正常に動作し、様々な検出方法から逃れることができる。 ベンチマークデータセットの結果から,このハイリスクだが正常なモデルを,デプロイ段階では平均して1つのクリティカルビットのみを選択すれば,被害者側の悪意のあるモデルに簡単に変換できることが分かる。 さらに,我々の攻撃は,防衛を施しても重大な脅威となる。 主な実験を再現するためのコードは \url{https://github.com/jianshuod/tba} で入手できる。

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