論文の概要: The last Dance : Robust backdoor attack via diffusion models and bayesian approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05967v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 18:00:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 14:05:40.453116
• Title: The last Dance : Robust backdoor attack via diffusion models and bayesian approach
• Title（参考訳）: 最後のダンス : 拡散モデルとベイズアプローチによるロバストなバックドア攻撃
• Authors: Orson Mengara
• Abstract要約: 拡散モデルは、前方と後方の学習原理に基づいて訓練された最先端のディープラーニング生成モデルである。 本稿では,例えばHugging Faceフレームワークのような,音声に基づくDNNモデルを騙そうとしている。 本稿では、Hugging Faceから派生したオーディオトランスフォーマーにおけるバックドアアタック(BacKBayDiffMod)の実現可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models are state-of-the-art deep learning generative models that are trained on the principle of learning forward and backward diffusion processes via the progressive addition of noise and denoising. In this paper, we seek to trick audio-based DNN models, such as those in the Hugging Face framework, for example, those that focus on audio, in particular transformer-based artificial intelligence models, which are powerful machine learning models that save time and deliver faster, more efficient results. We demonstrate the feasibility of backdoor attacks (called `BacKBayDiffMod`) on audio transformers derived from Hugging Face, a popular framework in the world of artificial intelligence (AI) research. The backdoor attack developed in this paper is based on poisoning the model's training data by incorporating backdoor diffusion sampling and a Bayesian approach to the distribution of poisoned data.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは最先端のディープラーニング生成モデルであり、ノイズの漸進的な付加と雑音化を通じて前方および後方拡散過程を学習する原理に基づいて訓練される。 本稿では,Hugging Faceフレームワークなどの音声ベースのDNNモデル,特に,時間を節約し,より高速で効率的な結果を提供する強力な機械学習モデルであるトランスフォーマーベースの人工知能モデルなど,オーディオベースのDNNモデルを騙そうとしている。 人工知能(AI)研究の世界で人気のあるフレームワークであるHugging Faceから派生したオーディオトランスフォーマーにおけるバックドア攻撃("BacKBayDiffMod`"と呼ばれる)の実現可能性を示す。 本研究で開発されたバックドアアタックは, バックドア拡散サンプリングとベイズ的手法を併用して, モデルのトレーニングデータに有毒化を図ったものである。

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