論文の概要: TEN-GUARD: Tensor Decomposition for Backdoor Attack Detection in Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05432v1
• Date: Sat, 6 Jan 2024 03:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 08:24:00.962349
• Title: TEN-GUARD: Tensor Decomposition for Backdoor Attack Detection in Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークにおけるバックドアアタック検出のためのテンソル分解
• Authors: Khondoker Murad Hossain, Tim Oates
• Abstract要約: 本稿では,ネットワークアクティベーションに適用した2つのテンソル分解法によるバックドア検出手法を提案する。 これは、複数のモデルを同時に分析する機能など、既存の検出方法と比較して、多くの利点がある。 その結果,現在の最先端手法よりも,バックドアネットワークを高精度かつ効率的に検出できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.489779105594534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As deep neural networks and the datasets used to train them get larger, the default approach to integrating them into research and commercial projects is to download a pre-trained model and fine tune it. But these models can have uncertain provenance, opening up the possibility that they embed hidden malicious behavior such as trojans or backdoors, where small changes to an input (triggers) can cause the model to produce incorrect outputs (e.g., to misclassify). This paper introduces a novel approach to backdoor detection that uses two tensor decomposition methods applied to network activations. This has a number of advantages relative to existing detection methods, including the ability to analyze multiple models at the same time, working across a wide variety of network architectures, making no assumptions about the nature of triggers used to alter network behavior, and being computationally efficient. We provide a detailed description of the detection pipeline along with results on models trained on the MNIST digit dataset, CIFAR-10 dataset, and two difficult datasets from NIST's TrojAI competition. These results show that our method detects backdoored networks more accurately and efficiently than current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークとトレーニングに使用されるデータセットが大きくなるにつれて、研究や商業プロジェクトに統合するためのデフォルトのアプローチは、事前トレーニングされたモデルをダウンロードして微調整することだ。 しかし、これらのモデルには不確実性があり、トロイの木馬やバックドアのような隠れた悪意のある振る舞いを埋め込む可能性があり、入力(トリガー)に小さな変更を加えると、モデルが誤った出力(例えば、誤分類)を発生させる可能性がある。 本稿では,2つのテンソル分解法をネットワークアクティベーションに適用したバックドア検出手法を提案する。 これには、複数のモデルを同時に分析する機能、さまざまなネットワークアーキテクチャを横断する機能、ネットワークの振る舞いを変えるのに使用されるトリガーの性質に関する仮定、計算効率の向上など、既存の検出方法と比較して多くの利点がある。 我々は、MNIST桁データセット、CIFAR-10データセット、NISTのTrojAIコンペティションの2つの難しいデータセットでトレーニングされたモデルと合わせて、検出パイプラインの詳細な説明を提供する。 これらの結果は,現在の最先端手法よりも,バックドアネットワークを高精度かつ効率的に検出できることを示す。

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