論文の概要: The Art of Deception: Robust Backdoor Attack using Dynamic Stacking of Triggers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01537v4
• Date: Sat, 28 Sep 2024 08:23:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:45.481083
• Title: The Art of Deception: Robust Backdoor Attack using Dynamic Stacking of Triggers
• Title（参考訳）: 騙しの技:トリガーの動的積み重ねによるロバストなバックドア攻撃
• Authors: Orson Mengara,
• Abstract要約: 近年の研究では、聴覚バックドアが特定の変更を開始メカニズムとして用いる可能性があることが判明している。 DynamicTriggerは動的バックドアアタックを実行するための方法論として紹介されている。 動的音源トリガーによる変動信号のサンプリング率と話者の身元をマスキングすることにより、音声認識システムを欺くことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The area of Machine Learning as a Service (MLaaS) is experiencing increased implementation due to recent advancements in the AI (Artificial Intelligence) industry. However, this spike has prompted concerns regarding AI defense mechanisms, specifically regarding potential covert attacks from third-party providers that cannot be entirely trusted. Recent research has uncovered that auditory backdoors may use certain modifications as their initiating mechanism. DynamicTrigger is introduced as a methodology for carrying out dynamic backdoor attacks that use cleverly designed tweaks to ensure that corrupted samples are indistinguishable from clean. By utilizing fluctuating signal sampling rates and masking speaker identities through dynamic sound triggers (such as the clapping of hands), it is possible to deceive speech recognition systems (ASR). Our empirical testing demonstrates that DynamicTrigger is both potent and stealthy, achieving impressive success rates during covert attacks while maintaining exceptional accuracy with non-poisoned datasets.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニング・アズ・ア・サービス(MLaaS)の領域は、AI(Artificial Intelligence)産業の最近の進歩により、実装が増加している。 しかし、このスパイクはAI防衛機構、特に完全に信頼できないサードパーティプロバイダによる隠蔽攻撃に関する懸念を引き起こしている。 近年の研究では、聴覚バックドアが特定の変更を開始メカニズムとして用いる可能性があることが判明している。 DynamicTriggerは、巧妙にデザインされた微調整を使用して、破損したサンプルがクリーンと区別できないことを保証する動的バックドアアタックを実行するための方法論として紹介されている。 ゆらぎ信号のサンプリングレートと動音トリガーによる話者の身元をマスキングすることにより、音声認識システム(ASR)を欺くことができる。 実験的なテストでは、DynamicTriggerは強力かつステルス的であり、非ポゾンデータセットによる例外的な精度を維持しながら、隠蔽攻撃による顕著な成功率を実現しています。

関連論文リスト

• Long-Tailed Backdoor Attack Using Dynamic Data Augmentation Operations [50.1394620328318]
  既存のバックドア攻撃は主にバランスの取れたデータセットに焦点を当てている。 動的データ拡張操作(D$2$AO)という効果的なバックドア攻撃を提案する。 本手法は,クリーンな精度を維持しつつ,最先端の攻撃性能を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T18:44:22Z)
• EmoBack: Backdoor Attacks Against Speaker Identification Using Emotional Prosody [25.134723977429076]
  話者識別(SI)は、話者の発話に基づいて話者の身元を決定する。 これまでの研究は、SIディープニューラルネットワーク(DNN)がバックドア攻撃に対して脆弱であることを示している。 これは、SI DNNのバックドア攻撃に対する脆弱性を、話者の感情的韻律を用いて探求する最初の作品である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T11:00:12Z)
• LOTUS: Evasive and Resilient Backdoor Attacks through Sub-Partitioning [49.174341192722615]
  バックドア攻撃は、ディープラーニングアプリケーションに重大なセキュリティ脅威をもたらす。 近年の研究では、特殊な変換機能によって作られたサンプル特異的に見えないトリガーを用いた攻撃が導入されている。 我々は、回避性とレジリエンスの両方に対処するために、新しいバックドアアタックLOTUSを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T21:01:29Z)
• FlowMur: A Stealthy and Practical Audio Backdoor Attack with Limited Knowledge [13.43804949744336]
  FlowMurはステルスで実用的なオーディオバックドア攻撃で、限られた知識で起動できる。 2つのデータセットで実施された実験は、FlowMurがデジタルと物理の両方で高い攻撃性能を達成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T10:26:18Z)
• Attention-Enhancing Backdoor Attacks Against BERT-based Models [54.070555070629105]
  バックドア攻撃の戦略を調べることは、モデルの脆弱性を理解するのに役立つだろう。 本稿では,注意パターンを直接操作することでトロイの木馬行動を向上させる新しいトロイの木馬注意損失(TAL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T01:24:56Z)
• Towards Stealthy Backdoor Attacks against Speech Recognition via Elements of Sound [9.24846124692153]
  ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、音声認識の様々な応用に広く採用され、導入されている。 本稿では,音声認識に対する毒のみのバックドア攻撃について再検討する。 我々は音(例えば、ピッチと音色)の要素を利用して、よりステルスで効果的な毒のみのバックドア攻撃を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T02:58:25Z)
• Fake the Real: Backdoor Attack on Deep Speech Classification via Voice Conversion [14.264424889358208]
  本研究は,音声変換に基づくサンプル特異的トリガを用いたバックドアアタックを探索する。 具体的には、事前に訓練された音声変換モデルを用いてトリガーを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T02:19:31Z)
• 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)
• Untargeted Backdoor Attack against Object Detection [69.63097724439886]
  我々は,タスク特性に基づいて,無目標で毒のみのバックドア攻撃を設計する。 攻撃によって、バックドアがターゲットモデルに埋め込まれると、トリガーパターンでスタンプされたオブジェクトの検出を失う可能性があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T17:05:45Z)
• The Feasibility and Inevitability of Stealth Attacks [63.14766152741211]
  我々は、攻撃者が汎用人工知能システムにおける決定を制御できる新しい敵の摂動について研究する。 敵対的なデータ修正とは対照的に、ここで考慮する攻撃メカニズムには、AIシステム自体の変更が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-26T10:50:07Z)
• Rethinking the Backdoor Attacks' Triggers: A Frequency Perspective [10.03897682559064]
  本稿では,既存のバックドアトリガを周波数の観点から再検討し,包括的解析を行う。 現在のバックドア攻撃の多くは、異なるデータセットと解像度にまたがって持続する重い高周波アーティファクトを示す。 高周波アーティファクトを使わずにスムーズなバックドアトリガーを作成し,その検出性を検討する実用的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T22:05:28Z)

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。