論文の概要: The SkipSponge Attack: Sponge Weight Poisoning of Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06357v4
• Date: Mon, 07 Oct 2024 16:19:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:40:05.658661
• Title: The SkipSponge Attack: Sponge Weight Poisoning of Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: スキップスポンジ攻撃:ディープニューラルネットワークのスポンジ重量のポジティング
• Authors: Jona te Lintelo, Stefanos Koffas, Stjepan Picek,
• Abstract要約: SkipSpongeは、いくつかのデータサンプルのみを使用して事前訓練されたモデルのパラメータに直接実行される最初のスポンジ攻撃である。 実験の結果,SkipSpongeは画像分類モデル,GAN,オートエンコーダのエネルギー消費を増加させることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.019190819782525
• License:
• Abstract: Sponge attacks aim to increase the energy consumption and computation time of neural networks. In this work, we present a novel sponge attack called SkipSponge. SkipSponge is the first sponge attack that is performed directly on the parameters of a pre-trained model using only a few data samples. Our experiments show that SkipSponge can successfully increase the energy consumption of image classification models, GANs, and autoencoders requiring fewer samples than the state-of-the-art (Sponge Poisoning). We show that poisoning defenses are ineffective if not adjusted specifically for the defense against SkipSponge (i.e., they decrease target layer bias values). Our work shows that SkipSponge is more effective on the GANs and the autoencoders than Sponge Poisoning. Additionally, SkipSponge is stealthier than Sponge Poisoning as it does not require significant changes in the victim model's weights. Our experiments indicate that SkipSponge can be performed even when an attacker has access to only 1% of the entire dataset and reaches up to 13% energy increase.
• Abstract（参考訳）: スポンジ攻撃は、ニューラルネットワークのエネルギー消費と計算時間を増加させることを目的としている。 本研究では,SkipSpongeと呼ばれる新しいスポンジ攻撃について述べる。 SkipSpongeは、いくつかのデータサンプルのみを使用して事前訓練されたモデルのパラメータに直接実行される最初のスポンジ攻撃である。 実験の結果,SkipSpongeは画像分類モデル,GAN,オートエンコーダのエネルギー消費を,最先端(Sponge Poisoning)よりも少ない値で向上させることができることがわかった。 本研究は,SkipSpongeに対する防御(標的層バイアス値の低減)に特化して調整されていない場合,防毒効果が低いことを示す。 我々の研究は、SkipSpongeがSpnge PoisoningよりもGANやオートエンコーダに効果的であることを示している。 さらに、SkipSpongeはSpnge Poisoningよりステルス性が高い。 実験の結果,攻撃者がデータセット全体の1%しかアクセスできず,最大13%のエネルギー増加を達成した場合でも,SkipSpongeは実行可能であることがわかった。

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