論文の概要: IBD-PSC: Input-level Backdoor Detection via Parameter-oriented Scaling Consistency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09786v2
- Date: Sun, 19 May 2024 02:35:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 20:06:02.583137
- Title: IBD-PSC: Input-level Backdoor Detection via Parameter-oriented Scaling Consistency
- Title（参考訳）: IBD-PSC:パラメータ指向スケーリング一貫性による入力レベルのバックドア検出
- Authors: Linshan Hou, Ruili Feng, Zhongyun Hua, Wei Luo, Leo Yu Zhang, Yiming Li,
- Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃に対して脆弱である。
本稿では、悪意のあるテスト画像のフィルタリングを行うための、シンプルで効果的な入力レベルのバックドア検出(IBD-PSCと呼ばれる)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.61046457594186
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep neural networks (DNNs) are vulnerable to backdoor attacks, where adversaries can maliciously trigger model misclassifications by implanting a hidden backdoor during model training. This paper proposes a simple yet effective input-level backdoor detection (dubbed IBD-PSC) as a 'firewall' to filter out malicious testing images. Our method is motivated by an intriguing phenomenon, i.e., parameter-oriented scaling consistency (PSC), where the prediction confidences of poisoned samples are significantly more consistent than those of benign ones when amplifying model parameters. In particular, we provide theoretical analysis to safeguard the foundations of the PSC phenomenon. We also design an adaptive method to select BN layers to scale up for effective detection. Extensive experiments are conducted on benchmark datasets, verifying the effectiveness and efficiency of our IBD-PSC method and its resistance to adaptive attacks.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)はバックドア攻撃に対して脆弱であり、モデルトレーニング中に隠れたバックドアを埋め込むことで、敵が悪意を持ってモデルミス分類をトリガーすることができる。
本稿では,悪意のあるテスト画像のフィルタリングを行うため,簡易かつ効果的な入力レベルのバックドア検出(IBD-PSCと呼ばれる)を「ファイアウォール」として提案する。
本手法は, モデルパラメータを増幅する際, 有毒試料の予測信頼度が良性試料の予測値と著しく一致している, パラメータ指向スケーリング一貫性(PSC)という興味深い現象によって動機付けられている。
特に,PSC現象の基礎を守るために理論的解析を行う。
また, BN層を選択する適応的手法を設計し, 有効検出のためにスケールアップする。
IBD-PSC法の有効性と,適応攻撃に対する耐性を検証した。
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