論文の概要: BackdoorDM: A Comprehensive Benchmark for Backdoor Learning in Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11798v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 13:39:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:08:01.142630
• Title: BackdoorDM: A Comprehensive Benchmark for Backdoor Learning in Diffusion Model
• Title（参考訳）: BackdoorDM: 拡散モデルにおけるバックドア学習の総合ベンチマーク
• Authors: Weilin Lin, Nanjun Zhou, Yanyun Wang, Jianze Li, Hui Xiong, Li Liu,
• Abstract要約: 拡散モデル(DM)におけるバックドア学習は、新しい研究ホットスポットである。 BackdoorDMは、DMにおけるバックドア学習のために設計された最初の総合的なベンチマークである。 9つの最新技術(SOTA)攻撃方法と4つのSOTA防衛戦略と2つの視覚化分析ツールから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.560992719382483
• License:
• Abstract: Backdoor learning is a critical research topic for understanding the vulnerabilities of deep neural networks. While it has been extensively studied in discriminative models over the past few years, backdoor learning in diffusion models (DMs) has recently attracted increasing attention, becoming a new research hotspot. Although many different backdoor attack and defense methods have been proposed for DMs, a comprehensive benchmark for backdoor learning in DMs is still lacking. This absence makes it difficult to conduct fair comparisons and thoroughly evaluate existing approaches, thus hindering future research progress. To address this issue, we propose BackdoorDM, the first comprehensive benchmark designed for backdoor learning in DMs. It comprises nine state-of-the-art (SOTA) attack methods, four SOTA defense strategies, and two helpful visualization analysis tools. We first systematically classify and formulate the existing literature in a unified framework, focusing on three different backdoor attack types and five backdoor target types, which are restricted to a single type in discriminative models. Then, we systematically summarize the evaluation metrics for each type and propose a unified backdoor evaluation method based on GPT-4o. Finally, we conduct a comprehensive evaluation and highlight several important conclusions. We believe that BackdoorDM will help overcome current barriers and contribute to building a trustworthy DMs community. The codes are released in https://github.com/linweiii/BackdoorDM.
• Abstract（参考訳）: バックドア学習は、ディープニューラルネットワークの脆弱性を理解するための重要な研究トピックである。 近年,差別モデルにおいて広く研究されてきたが,近年,拡散モデル(DM)におけるバックドア学習が注目され,新たなホットスポットとなっている。 DMに対するバックドア攻撃や防御手法は数多く提案されているが、DMにおけるバックドア学習のための総合的なベンチマークはいまだに欠落している。 この欠如は、公正な比較を行い、既存のアプローチを徹底的に評価することが難しく、将来の研究の進展を妨げる。 この問題に対処するため,本研究では,DMにおけるバックドア学習のための総合的なベンチマークであるBackdoorDMを提案する。 9つの最新技術(SOTA)攻撃方法と4つのSOTA防衛戦略と2つの視覚化分析ツールから構成される。 まず,3つの異なるバックドア攻撃タイプと5つのバックドア標的タイプに着目し,従来の文献を統一的な枠組みで体系的に分類・定式化する。 そこで本研究では,各タイプの評価基準を体系的に要約し,GPT-4oに基づく統一裏口評価手法を提案する。 最後に、包括的な評価を行い、いくつかの重要な結論を強調します。 BackdoorDMは現在の障壁を克服し、信頼できるDMコミュニティの構築に貢献すると思います。 コードはhttps://github.com/linweiii/BackdoorDMで公開されている。

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