論文の概要: HINT: Healthy Influential-Noise based Training to Defend against Data Poisoning Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08549v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 17:12:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 13:43:06.893850
• Title: HINT: Healthy Influential-Noise based Training to Defend against Data Poisoning Attacks
• Title（参考訳）: HINT: 健康なインフルエンシャルノイズをベースとしたデータ攻撃防止トレーニング
• Authors: Minh-Hao Van, Alycia N. Carey, Xintao Wu
• Abstract要約: 本研究では,影響関数に基づくデータ中毒攻撃を効果的かつ堅牢に防ぐためのトレーニング手法を提案する。 影響関数を用いて、有害な攻撃に対する分類モデルを強化するのに役立つ健全なノイズを創出する。 実験の結果,HINTは非標的および標的の毒殺攻撃の効果に対して,ディープラーニングモデルを効果的に保護できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.929357709840975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While numerous defense methods have been proposed to prohibit potential poisoning attacks from untrusted data sources, most research works only defend against specific attacks, which leaves many avenues for an adversary to exploit. In this work, we propose an efficient and robust training approach to defend against data poisoning attacks based on influence functions, named Healthy Influential-Noise based Training. Using influence functions, we craft healthy noise that helps to harden the classification model against poisoning attacks without significantly affecting the generalization ability on test data. In addition, our method can perform effectively when only a subset of the training data is modified, instead of the current method of adding noise to all examples that has been used in several previous works. We conduct comprehensive evaluations over two image datasets with state-of-the-art poisoning attacks under different realistic attack scenarios. Our empirical results show that HINT can efficiently protect deep learning models against the effect of both untargeted and targeted poisoning attacks.
• Abstract（参考訳）: 信頼できないデータソースからの有毒な攻撃を禁止するために、多くの防衛方法が提案されているが、ほとんどの研究は特定の攻撃に対してのみ防御する。 本研究では,影響関数に基づくデータ中毒攻撃から守るための効率的かつ堅牢なトレーニング手法である health influential-noise based trainingを提案する。 影響関数を用いることで,検査データの一般化能力に悪影響を与えることなく,中毒攻撃に対する分類モデルを強固にするための健全なノイズを作成する。 さらに,本手法は,これまでのいくつかの研究で使用されてきたすべての例にノイズを加える方法ではなく,トレーニングデータのサブセットだけを修正した場合に有効に動作する。 我々は,異なる現実的な攻撃シナリオにおいて,最先端の中毒攻撃を伴う2つの画像データセットを総合的に評価する。 実験の結果,HINTは非標的および標的の毒殺攻撃の効果に対して,ディープラーニングモデルを効果的に保護できることがわかった。

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