論文の概要: Guarding the Gate: ConceptGuard Battles Concept-Level Backdoors in Concept Bottleneck Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16512v1
- Date: Mon, 25 Nov 2024 15:55:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:22:03.535933
- Title: Guarding the Gate: ConceptGuard Battles Concept-Level Backdoors in Concept Bottleneck Models
- Title（参考訳）: コンセプトガード:コンセプトガードはコンセプトボトルネックモデルでコンセプトレベルバックドアと戦う
- Authors: Songning Lai, Yu Huang, Jiayu Yang, Gaoxiang Huang, Wenshuo Chen, Yutao Yue,
- Abstract要約: 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、高レベルのセマンティック概念を用いて透明性を高める。
CBMは、これらの概念に隠れたトリガーを注入する概念レベルのバックドア攻撃に弱いため、検出不能な異常な振る舞いを引き起こす。
本研究では,概念レベルのバックドア攻撃からCBMを保護するために設計された新しい防御フレームワークであるConceptGuardを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.793955189563516
- License:
- Abstract: The increasing complexity of AI models, especially in deep learning, has raised concerns about transparency and accountability, particularly in high-stakes applications like medical diagnostics, where opaque models can undermine trust. Explainable Artificial Intelligence (XAI) aims to address these issues by providing clear, interpretable models. Among XAI techniques, Concept Bottleneck Models (CBMs) enhance transparency by using high-level semantic concepts. However, CBMs are vulnerable to concept-level backdoor attacks, which inject hidden triggers into these concepts, leading to undetectable anomalous behavior. To address this critical security gap, we introduce ConceptGuard, a novel defense framework specifically designed to protect CBMs from concept-level backdoor attacks. ConceptGuard employs a multi-stage approach, including concept clustering based on text distance measurements and a voting mechanism among classifiers trained on different concept subgroups, to isolate and mitigate potential triggers. Our contributions are threefold: (i) we present ConceptGuard as the first defense mechanism tailored for concept-level backdoor attacks in CBMs; (ii) we provide theoretical guarantees that ConceptGuard can effectively defend against such attacks within a certain trigger size threshold, ensuring robustness; and (iii) we demonstrate that ConceptGuard maintains the high performance and interpretability of CBMs, crucial for trustworthiness. Through comprehensive experiments and theoretical proofs, we show that ConceptGuard significantly enhances the security and trustworthiness of CBMs, paving the way for their secure deployment in critical applications.
- Abstract（参考訳）: AIモデルの複雑さの増大、特にディープラーニングでは、透明性と説明責任に関する懸念が高まっている。
説明可能な人工知能(XAI)は、明確で解釈可能なモデルを提供することによってこれらの問題を解決することを目的としている。
XAI技術の中で、概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は高レベルのセマンティック概念を用いて透明性を高める。
しかし、CBMは概念レベルのバックドア攻撃に弱いため、これらの概念に隠れたトリガーを注入し、検出不能な異常な振る舞いを引き起こす。
この重要なセキュリティギャップを解決するために,概念レベルのバックドア攻撃からCBMを保護するために設計された,新しい防御フレームワークであるConceptGuardを紹介する。
ConceptGuardは、テキスト距離の測定に基づく概念クラスタリングや、異なる概念サブグループで訓練された分類者間の投票機構など、多段階的なアプローチを採用して、潜在的なトリガの分離と緩和を行っている。
私たちの貢献は3倍です。
(i)CBMにおける概念レベルのバックドア攻撃に適した最初の防御機構としてConceptGuardを提案する。
(ii)ConceptGuardが特定のトリガサイズ閾値内でこのような攻撃に対して効果的に防御できるという理論的保証を提供し、堅牢性を保証する。
3)コンセプションガードは信頼性に欠かせないCBMの性能と解釈性を維持していることを実証する。
総合的な実験と理論的証明を通じて、ConceptGuardはCBMのセキュリティと信頼性を著しく向上させ、重要なアプリケーションに安全なデプロイを行う道を開くことを示します。
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