論文の概要: Composite Concept Extraction through Backdooring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13411v2
• Date: Fri, 21 Jun 2024 04:11:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-24 12:24:18.779622
• Title: Composite Concept Extraction through Backdooring
• Title（参考訳）: バックドアによる複合概念抽出
• Authors: Banibrata Ghosh, Haripriya Harikumar, Khoa D Doan, Svetha Venkatesh, Santu Rana,
• Abstract要約: 本稿では,複合概念エクストラクタ(CoCE)と呼ばれる新しい手法を紹介する。 CoCEは従来のバックドア攻撃のテクニックを活用して、ゼロショット環境で複合概念を学習する。 異なるデータセットにわたる詳細な分析実験により、提案手法の有用性と適用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.92190749456884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning composite concepts, such as \textquotedbl red car\textquotedbl , from individual examples -- like a white car representing the concept of \textquotedbl car\textquotedbl{} and a red strawberry representing the concept of \textquotedbl red\textquotedbl -- is inherently challenging. This paper introduces a novel method called Composite Concept Extractor (CoCE), which leverages techniques from traditional backdoor attacks to learn these composite concepts in a zero-shot setting, requiring only examples of individual concepts. By repurposing the trigger-based model backdooring mechanism, we create a strategic distortion in the manifold of the target object (e.g., \textquotedbl car\textquotedbl ) induced by example objects with the target property (e.g., \textquotedbl red\textquotedbl ) from objects \textquotedbl red strawberry\textquotedbl , ensuring the distortion selectively affects the target objects with the target property. Contrastive learning is then employed to further refine this distortion, and a method is formulated for detecting objects that are influenced by the distortion. Extensive experiments with in-depth analysis across different datasets demonstrate the utility and applicability of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 例えば、"textquotedbl red car\textquotedbl"という概念を表す白い車や、"textquotedbl red\textquotedbl"という概念を表す赤いイチゴなどです。 本稿では,従来のバックドアアタックのテクニックを活用して,これらの概念をゼロショットで学習する複合概念エクストラクタ(CoCE)を提案する。 トリガベースのモデルバックドア機構を再利用することにより、対象物(eg , \textquotedbl car\textquotedbl )が対象物(eg , \textquotedbl red\textquotedbl )によって誘導される対象物(eg , \textquotedbl red\textquotedbl )の多様体における戦略的歪みを、対象物(textquotedbl red strawberry\textquotedbl )から生成し、歪みが対象物(ターゲット物)に選択的に影響することを保証する。 次に、この歪みをさらに洗練するためにコントラスト学習を用い、歪みに影響された物体を検出する方法が定式化されている。 異なるデータセットをまたいだ詳細な分析による広範囲な実験は、提案手法の有用性と適用性を示している。

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