論文の概要: Here's a Free Lunch: Sanitizing Backdoored Models with Model Merge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19334v2
• Date: Mon, 3 Jun 2024 16:19:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 16:18:27.172312
• Title: Here's a Free Lunch: Sanitizing Backdoored Models with Model Merge
• Title（参考訳）: バックドアモデルとモデルマージを連携させる無料ランチ
• Authors: Ansh Arora, Xuanli He, Maximilian Mozes, Srinibas Swain, Mark Dras, Qiongkai Xu,
• Abstract要約: オープンソースイニシアチブによる事前訓練された言語モデルの民主化は、急速に革新と最先端技術へのアクセスを拡大している。 特定の入力によって隠れた悪意のある振る舞いが引き起こされ、自然言語処理(NLP)システムの完全性と信頼性を損なうバックドア攻撃。 本稿では,バックドアモデルと他の同質モデルとを組み合わせることで,バックドアの脆弱性を著しく改善することができることを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.3048898399324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The democratization of pre-trained language models through open-source initiatives has rapidly advanced innovation and expanded access to cutting-edge technologies. However, this openness also brings significant security risks, including backdoor attacks, where hidden malicious behaviors are triggered by specific inputs, compromising natural language processing (NLP) system integrity and reliability. This paper suggests that merging a backdoored model with other homogeneous models can significantly remediate backdoor vulnerabilities even if such models are not entirely secure. In our experiments, we verify our hypothesis on various models (BERT-Base, RoBERTa-Large, Llama2-7B, and Mistral-7B) and datasets (SST-2, OLID, AG News, and QNLI). Compared to multiple advanced defensive approaches, our method offers an effective and efficient inference-stage defense against backdoor attacks on classification and instruction-tuned tasks without additional resources or specific knowledge. Our approach consistently outperforms recent advanced baselines, leading to an average of about 75% reduction in the attack success rate. Since model merging has been an established approach for improving model performance, the extra advantage it provides regarding defense can be seen as a cost-free bonus.
• Abstract（参考訳）: オープンソースイニシアチブによる事前訓練された言語モデルの民主化は、急速に進歩し、最先端技術へのアクセスが拡大した。 しかし、このオープン性は、特定の入力によって隠れた悪意のある振る舞いが引き起こされるバックドア攻撃や、自然言語処理(NLP)システムの完全性と信頼性を損なうような、重大なセキュリティリスクをもたらす。 本稿では, バックドアモデルと他の同種モデルとを組み合わせることで, 完全安全でない場合でも, バックドア脆弱性を著しく軽減することができることを示唆する。 実験では,様々なモデル (BERT-Base, RoBERTa-Large, Llama2-7B, Mistral-7B) とデータセット (SST-2, OLID, AG News, QNLI) の仮説を検証した。 複数の先進的な防御手法と比較して,本手法は,余分なリソースや特定の知識を伴わずに,分類タスクや指導タスクに対するバックドア攻撃に対する効果的かつ効率的な推論段階の防御を提供する。 我々のアプローチは、最近の先進的ベースラインを一貫して上回り、攻撃成功率の平均75%が低下する結果となった。 モデルマージは、モデル性能を改善するための確立されたアプローチであるため、防衛に関する付加的な利点は、コスト不要のボーナスと見なすことができる。

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