論文の概要: A4O: All Trigger for One sample

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07192v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 10:38:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:26:27.276136
• Title: A4O: All Trigger for One sample
• Title（参考訳）: A4O: ひとつのサンプルに対するすべてのトリガー
• Authors: Duc Anh Vu, Anh Tuan Tran, Cong Tran, Cuong Pham,
• Abstract要約: 提案されたバックドアディフェンダーは、トリガーが統一された方法で現れるという仮定に依存することが多い。 本稿では,この単純な仮定が抜け穴を生じさせ,より洗練されたバックドア攻撃を回避できることを示す。 我々は,複数の種類のバックドアトリガーを組み込んだ新たなバックドア攻撃機構を設計し,ステルスネスと有効性に着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.78460062665304
• License:
• Abstract: Backdoor attacks have become a critical threat to deep neural networks (DNNs), drawing many research interests. However, most of the studied attacks employ a single type of trigger. Consequently, proposed backdoor defenders often rely on the assumption that triggers would appear in a unified way. In this paper, we show that this naive assumption can create a loophole, allowing more sophisticated backdoor attacks to bypass. We design a novel backdoor attack mechanism that incorporates multiple types of backdoor triggers, focusing on stealthiness and effectiveness. Our journey begins with the intriguing observation that the performance of a backdoor attack in deep learning models, as well as its detectability and removability, are all proportional to the magnitude of the trigger. Based on this correlation, we propose reducing the magnitude of each trigger type and combining them to achieve a strong backdoor relying on the combined trigger while still staying safely under the radar of defenders. Extensive experiments on three standard datasets demonstrate that our method can achieve high attack success rates (ASRs) while consistently bypassing state-of-the-art defenses.
• Abstract（参考訳）: バックドア攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)にとって重要な脅威となり、多くの研究の関心を集めている。 しかし、研究対象の攻撃のほとんどは単一のタイプのトリガーを使用する。 そのため、提案されたバックドアディフェンダーは、トリガーが統一された方法で現れるという仮定に依存することが多い。 本稿では,この単純な仮定が抜け穴を生じさせ,より洗練されたバックドア攻撃を回避できることを示す。 我々は,複数の種類のバックドアトリガーを組み込んだ新たなバックドア攻撃機構を設計し,ステルスネスと有効性に着目した。 私たちの旅は、ディープラーニングモデルにおけるバックドア攻撃のパフォーマンスと、その検出性と除去性が、トリガーの大きさに比例する、興味深い観察から始まります。 この相関関係に基づいて,各トリガの寸法を小さくし,それらを組み合わせて,トリガの組み合わせに頼って強力なバックドアを実現するとともに,ディフェンダーのレーダーの下で安全に維持することを提案する。 3つの標準データセットに対する大規模な実験は、我々の手法が常に最先端の防御を回避しつつ高い攻撃成功率(ASR)を達成することを実証している。

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