論文の概要: Mudjacking: Patching Backdoor Vulnerabilities in Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14977v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 21:31:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 16:17:58.337437
• Title: Mudjacking: Patching Backdoor Vulnerabilities in Foundation Models
• Title（参考訳）: Mudjacking: ファンデーションモデルにおけるバックドア脆弱性の対処
• Authors: Hongbin Liu, Michael K. Reiter, Neil Zhenqiang Gong
• Abstract要約: ファンデーションモデルはバックドア攻撃に対して脆弱であり、バックドアのファンデーションモデルはAIエコシステムの単一障害点である。 バックドアを削除するために基礎モデルをパッチする最初の方法であるMudjackingを提案する。 この結果から,Mudjackingはその実用性を維持しつつ,基礎モデルからバックドアを除去できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.038561766001514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation model has become the backbone of the AI ecosystem. In particular, a foundation model can be used as a general-purpose feature extractor to build various downstream classifiers. However, foundation models are vulnerable to backdoor attacks and a backdoored foundation model is a single-point-of-failure of the AI ecosystem, e.g., multiple downstream classifiers inherit the backdoor vulnerabilities simultaneously. In this work, we propose Mudjacking, the first method to patch foundation models to remove backdoors. Specifically, given a misclassified trigger-embedded input detected after a backdoored foundation model is deployed, Mudjacking adjusts the parameters of the foundation model to remove the backdoor. We formulate patching a foundation model as an optimization problem and propose a gradient descent based method to solve it. We evaluate Mudjacking on both vision and language foundation models, eleven benchmark datasets, five existing backdoor attacks, and thirteen adaptive backdoor attacks. Our results show that Mudjacking can remove backdoor from a foundation model while maintaining its utility.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、AIエコシステムのバックボーンとなっている。 特に、様々な下流分類器を構築するための汎用特徴抽出器として基礎モデルを用いることができる。 しかし、基盤モデルはバックドア攻撃に対して脆弱であり、バックドアの基盤モデルはaiエコシステムの単一障害(例えば、複数の下流の分類器がバックドアの脆弱性を同時に継承する)である。 本研究では,バックドアの除去に基礎モデルをパッチする最初の方法であるMudjackingを提案する。 具体的には、バックドアモデルがデプロイされた後に検出された誤分類トリガー埋め込み入力に対して、Mudjackingはファンデーションモデルのパラメータを調整してバックドアを除去する。 最適化問題として基礎モデルのパッチを定式化し,その解法として勾配降下法を提案する。 視覚と言語の基礎モデル、11のベンチマークデータセット、既存の5つのバックドア攻撃、13の適応バックドア攻撃でMudjackingを評価する。 その結果,マッドジャックは実用性を維持しつつ,基礎モデルからバックドアを除去できることがわかった。

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