論文の概要: Proactive Adversarial Defense: Harnessing Prompt Tuning in Vision-Language Models to Detect Unseen Backdoored Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08755v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 19:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:34:49.176278
• Title: Proactive Adversarial Defense: Harnessing Prompt Tuning in Vision-Language Models to Detect Unseen Backdoored Images
• Title（参考訳）: 積極的対人防御:背後画像検出のための視覚言語モデルにおけるハーネスングプロンプトチューニング
• Authors: Kyle Stein, Andrew Arash Mahyari, Guillermo Francia, Eman El-Sheikh,
• Abstract要約: バックドア攻撃は、隠れたトリガーを入力に埋め込むことで重大な脅威となり、モデルがそれらをターゲットラベルに誤って分類する。 トレーニングと推論の両方において、未確認のバックドア画像を検出するための画期的な手法を提案する。 われわれのアプローチは、学習可能なテキストプロンプトを訓練し、クリーンな画像と隠れたバックドアトリガーを区別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Backdoor attacks pose a critical threat by embedding hidden triggers into inputs, causing models to misclassify them into target labels. While extensive research has focused on mitigating these attacks in object recognition models through weight fine-tuning, much less attention has been given to detecting backdoored samples directly. Given the vast datasets used in training, manual inspection for backdoor triggers is impractical, and even state-of-the-art defense mechanisms fail to fully neutralize their impact. To address this gap, we introduce a groundbreaking method to detect unseen backdoored images during both training and inference. Leveraging the transformative success of prompt tuning in Vision Language Models (VLMs), our approach trains learnable text prompts to differentiate clean images from those with hidden backdoor triggers. Experiments demonstrate the exceptional efficacy of this method, achieving an impressive average accuracy of 86% across two renowned datasets for detecting unseen backdoor triggers, establishing a new standard in backdoor defense.
• Abstract（参考訳）: バックドア攻撃は、隠れたトリガーを入力に埋め込むことで重大な脅威となり、モデルがそれらをターゲットラベルに誤って分類する。 大規模な研究は、物体認識モデルにおけるこれらの攻撃の軽減に重点を置いているが、バックドアのサンプルを直接検出することには、はるかに注意が向けられていない。 トレーニングで使用される膨大なデータセットを考えると、バックドアトリガーの手動検査は現実的ではなく、最先端の防御メカニズムでさえその影響を完全に中和することができない。 このギャップに対処するために、トレーニングと推論の両方において、見えないバックドア画像を検出する画期的な手法を導入する。 視覚言語モデル(VLM)におけるプロンプトチューニングの革新的成功を生かして、学習可能なテキストプロンプトをトレーニングし、隠れたバックドアトリガーを持つものとクリーンなイメージを区別する。 実験では、この手法の異常な有効性を示し、2つの有名なデータセットで86%の平均精度を達成し、目に見えないバックドアのトリガーを検出し、バックドアの防御における新しい標準を確立した。

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