論文の概要: Progressive Poisoned Data Isolation for Training-time Backdoor Defense
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12724v1
- Date: Wed, 20 Dec 2023 02:40:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 17:01:51.520490
- Title: Progressive Poisoned Data Isolation for Training-time Backdoor Defense
- Title（参考訳）: 訓練時間バックドア防御のためのプログレッシブ中毒データ分離
- Authors: Yiming Chen, Haiwei Wu, and Jiantao Zhou
- Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、悪意のある攻撃者がデータ中毒によってモデルの予測を操作するバックドア攻撃の影響を受けやすい。
本研究では, PPD (Progressive isolated of Poisoned Data) と呼ばれる, 新規かつ効果的な防御手法を提案する。
我々のPIPDは99.95%の平均真正率(TPR)を達成し、CIFAR-10データセットに対する多様な攻撃に対して平均偽正率(FPR)を0.06%とした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.955347169187917
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep Neural Networks (DNN) are susceptible to backdoor attacks where
malicious attackers manipulate the model's predictions via data poisoning. It
is hence imperative to develop a strategy for training a clean model using a
potentially poisoned dataset. Previous training-time defense mechanisms
typically employ an one-time isolation process, often leading to suboptimal
isolation outcomes. In this study, we present a novel and efficacious defense
method, termed Progressive Isolation of Poisoned Data (PIPD), that
progressively isolates poisoned data to enhance the isolation accuracy and
mitigate the risk of benign samples being misclassified as poisoned ones. Once
the poisoned portion of the dataset has been identified, we introduce a
selective training process to train a clean model. Through the implementation
of these techniques, we ensure that the trained model manifests a significantly
diminished attack success rate against the poisoned data. Extensive experiments
on multiple benchmark datasets and DNN models, assessed against nine
state-of-the-art backdoor attacks, demonstrate the superior performance of our
PIPD method for backdoor defense. For instance, our PIPD achieves an average
True Positive Rate (TPR) of 99.95% and an average False Positive Rate (FPR) of
0.06% for diverse attacks over CIFAR-10 dataset, markedly surpassing the
performance of state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、悪意のある攻撃者がデータ中毒によってモデルの予測を操作するバックドア攻撃の影響を受けやすい。
したがって、潜在的に有毒なデータセットを使用してクリーンモデルのトレーニング戦略を開発することが不可欠である。
以前の訓練時防御機構は、通常は1回の隔離プロセスを採用し、しばしば最適以下の隔離結果をもたらす。
本研究では, 被毒データを段階的に分離し, 分離精度を高め, 被毒物として誤分類される危険を緩和する, 有毒データ(pipd)の漸進的分離法を提案する。
データセットの有毒な部分が特定されると、クリーンなモデルをトレーニングするための選択的なトレーニングプロセスを導入する。
これらの手法の実装により、トレーニングされたモデルが有毒データに対する攻撃成功率を著しく低下させることが保証される。
9つの最先端のバックドア攻撃に対して評価された複数のベンチマークデータセットとDNNモデルに対する大規模な実験は、バックドア防御のためのPIPD法の優れた性能を示している。
例えば、私たちのPIPDは、99.95%の平均真正レート(TPR)と、CIFAR-10データセットに対する多様な攻撃に対して平均偽正レート(FPR)を0.06%達成し、最先端の手法のパフォーマンスを大幅に上回っている。
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