論文の概要: Task-Agnostic Detector for Insertion-Based Backdoor Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17155v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 20:12:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 19:36:07.946057
• Title: Task-Agnostic Detector for Insertion-Based Backdoor Attacks
• Title（参考訳）: 挿入型バックドアアタックのためのタスク非依存検出装置
• Authors: Weimin Lyu, Xiao Lin, Songzhu Zheng, Lu Pang, Haibin Ling, Susmit Jha, Chao Chen,
• Abstract要約: 本稿では,バックドア検出の先駆的手法であるTABDet(Task-Agnostic Backdoor Detector)を紹介する。 TABDetは、最終層ロジットと効率的なプーリング技術を組み合わせて、3つの著名なNLPタスクをまたいだ統一ロジット表現を可能にする。 TABDetは多様なタスク特化モデルから共同で学習し、従来のタスク特化手法よりも優れた検出効率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.77294614671166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Textual backdoor attacks pose significant security threats. Current detection approaches, typically relying on intermediate feature representation or reconstructing potential triggers, are task-specific and less effective beyond sentence classification, struggling with tasks like question answering and named entity recognition. We introduce TABDet (Task-Agnostic Backdoor Detector), a pioneering task-agnostic method for backdoor detection. TABDet leverages final layer logits combined with an efficient pooling technique, enabling unified logit representation across three prominent NLP tasks. TABDet can jointly learn from diverse task-specific models, demonstrating superior detection efficacy over traditional task-specific methods.
• Abstract（参考訳）: テキストバックドア攻撃は重大なセキュリティ上の脅威を引き起こす。 現在の検出アプローチは、典型的には中間的特徴表現や潜在的なトリガーの再構成に依存し、タスク固有のものであり、文分類を超えては効果が低く、質問応答や名前付きエンティティ認識のようなタスクに苦しむ。 本稿では,バックドア検出の先駆的手法であるTABDet(Task-Agnostic Backdoor Detector)を紹介する。 TABDetは、最終層ロジットと効率的なプーリング技術を組み合わせて、3つの著名なNLPタスクをまたいだ統一ロジット表現を可能にする。 TABDetは多様なタスク特化モデルから共同で学習し、従来のタスク特化手法よりも優れた検出効率を示す。

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