論文の概要: Model-agnostic clean-label backdoor mitigation in cybersecurity environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08159v3
- Date: Fri, 1 Nov 2024 03:44:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 22:29:08.944819
- Title: Model-agnostic clean-label backdoor mitigation in cybersecurity environments
- Title（参考訳）: サイバーセキュリティ環境におけるモデル非依存クリーンラベルバックドア緩和
- Authors: Giorgio Severi, Simona Boboila, John Holodnak, Kendra Kratkiewicz, Rauf Izmailov, Michael J. De Lucia, Alina Oprea,
- Abstract要約: 近年の研究では、セキュリティ分類タスク用に設計されたモデルにバックドアを注入する、一連の悪質な訓練時間攻撃が表面化している。
我々は、サイバーセキュリティ脅威モデルの洞察を活用して、これらのクリーンラベル中毒攻撃を効果的に軽減する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.857489153636145
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The training phase of machine learning models is a delicate step, especially in cybersecurity contexts. Recent research has surfaced a series of insidious training-time attacks that inject backdoors in models designed for security classification tasks without altering the training labels. With this work, we propose new techniques that leverage insights in cybersecurity threat models to effectively mitigate these clean-label poisoning attacks, while preserving the model utility. By performing density-based clustering on a carefully chosen feature subspace, and progressively isolating the suspicious clusters through a novel iterative scoring procedure, our defensive mechanism can mitigate the attacks without requiring many of the common assumptions in the existing backdoor defense literature. To show the generality of our proposed mitigation, we evaluate it on two clean-label model-agnostic attacks on two different classic cybersecurity data modalities: network flows classification and malware classification, using gradient boosting and neural network models.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルのトレーニングフェーズは、特にサイバーセキュリティにおける微妙なステップである。
近年の研究では、トレーニングラベルを変更することなく、セキュリティ分類タスク用に設計されたモデルにバックドアを注入する、一連の悪質なトレーニングタイム攻撃が表面化している。
本研究では,サイバーセキュリティの脅威モデルに対する洞察を利用して,これらのクリーンラベル中毒攻撃を効果的に軽減し,モデルユーティリティを保ちながら,新たな手法を提案する。
慎重に選択された特徴部分空間上で密度に基づくクラスタリングを行い、新たな反復的なスコアリング手順によって不審なクラスタを段階的に分離することにより、既存のバックドア防衛文献に共通する前提の多くを必要とせずに攻撃を緩和することができる。
提案手法の汎用性を示すため,ネットワークフローの分類とマルウェアの分類という,2つの古典的サイバーセキュリティデータに対するクリーンラベルモデルに依存しない2つの攻撃について,勾配強化とニューラルネットワークモデルを用いて評価を行った。
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