論文の概要: DISTIL: Data-Free Inversion of Suspicious Trojan Inputs via Latent Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22813v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 16:31:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.330886
• Title: DISTIL: Data-Free Inversion of Suspicious Trojan Inputs via Latent Diffusion
• Title（参考訳）: DISTIL:遅延拡散によるトロイの木馬入力のデータフリーインバージョン
• Authors: Hossein Mirzaei, Zeinab Taghavi, Sepehr Rezaee, Masoud Hadi, Moein Madadi, Mackenzie W. Mathis,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークはトロイの木馬(バックドア)攻撃に弱い。 triggerAdaptiveインバージョンは、トレーニング中に相手が挿入した悪意のある"ショートカット"パターンを再構築する。 本稿では,トリガの出現に対する強い仮定を回避しつつ,検索空間を制限したデータフリーなゼロショットトリガ・インバージョン戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7351161122478707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Deep neural networks have demonstrated remarkable success across numerous tasks, yet they remain vulnerable to Trojan (backdoor) attacks, raising serious concerns about their safety in real-world mission-critical applications. A common countermeasure is trigger inversion -- reconstructing malicious "shortcut" patterns (triggers) inserted by an adversary during training. Current trigger-inversion methods typically search the full pixel space under specific assumptions but offer no assurances that the estimated trigger is more than an adversarial perturbation that flips the model output. Here, we propose a data-free, zero-shot trigger-inversion strategy that restricts the search space while avoiding strong assumptions on trigger appearance. Specifically, we incorporate a diffusion-based generator guided by the target classifier; through iterative generation, we produce candidate triggers that align with the internal representations the model relies on for malicious behavior. Empirical evaluations, both quantitative and qualitative, show that our approach reconstructs triggers that effectively distinguish clean versus Trojaned models. DISTIL surpasses alternative methods by high margins, achieving up to 7.1% higher accuracy on the BackdoorBench dataset and a 9.4% improvement on trojaned object detection model scanning, offering a promising new direction for reliable backdoor defense without reliance on extensive data or strong prior assumptions about triggers. The code is available at https://github.com/AdaptiveMotorControlLab/DISTIL.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは多くのタスクで顕著に成功したが、トロイの木馬(バックドア)攻撃に弱いままであり、現実世界のミッションクリティカルなアプリケーションにおける彼らの安全性に対する深刻な懸念を提起している。 一般的な対策として、トレーニング中に相手が挿入した悪意のある"ショートカット"パターン(トリガー)を再構築するトリガーインバージョンがある。 現在のトリガー反転法は通常、特定の仮定の下で全ピクセル空間を探索するが、推定トリガーがモデル出力を反転させる逆の摂動以上のものであるという保証は与えない。 本稿では,トリガの出現に関する強い仮定を回避しつつ,検索空間を制限したデータフリーのゼロショットトリガ・インバージョン戦略を提案する。 具体的には、ターゲット分類器によって導かれる拡散型ジェネレータを組み込み、反復生成により、モデルが悪意のある振る舞いに依存する内部表現と整合する候補トリガを生成する。 定量的かつ定性的な実証評価は、我々のアプローチがクリーンな対トロイの木馬モデルとを効果的に区別するトリガを再構成することを示している。 DISTILは、バックドアベンチデータセットで最大7.1%の精度を達成し、トロイの木馬による物体検出モデルスキャンを9.4%改善し、大量のデータやトリガーに関する強い前提に頼らずに、信頼できるバックドア防御のための有望な新しい方向を提供する。 コードはhttps://github.com/AdaptiveMotorControlLab/DISTILで公開されている。

関連論文リスト

• Trigger without Trace: Towards Stealthy Backdoor Attack on Text-to-Image Diffusion Models [70.03122709795122]
  テキストと画像の拡散モデルをターゲットにしたバックドア攻撃が急速に進んでいる。 現在のバックドアサンプルは良性サンプルと比較して2つの重要な異常を示すことが多い。 我々はこれらの成分を明示的に緩和することでTwT(Trigger without Trace)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-22T10:41:46Z)
• Proactive Adversarial Defense: Harnessing Prompt Tuning in Vision-Language Models to Detect Unseen Backdoored Images [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T19:54:14Z)
• Long-Tailed Backdoor Attack Using Dynamic Data Augmentation Operations [50.1394620328318]
  既存のバックドア攻撃は主にバランスの取れたデータセットに焦点を当てている。 動的データ拡張操作(D$2$AO)という効果的なバックドア攻撃を提案する。 本手法は,クリーンな精度を維持しつつ,最先端の攻撃性能を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T18:44:22Z)
• Lazy Layers to Make Fine-Tuned Diffusion Models More Traceable [70.77600345240867]
  新たな任意の任意配置(AIAO)戦略は、微調整による除去に耐性を持たせる。 拡散モデルの入力/出力空間のバックドアを設計する既存の手法とは異なり,本手法では,サンプルサブパスの特徴空間にバックドアを埋め込む方法を提案する。 MS-COCO,AFHQ,LSUN,CUB-200,DreamBoothの各データセットに関する実証研究により,AIAOの堅牢性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T12:03:39Z)
• An Adaptive Black-box Backdoor Detection Method for Deep Neural Networks [25.593824693347113]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、医療診断や自律運転など、さまざまな分野において前例のないパフォーマンスを示している。 それらは、ステルスシートリガーによって制御され、活性化されるニューラルトロイの木馬攻撃(NT)に対して脆弱である。 本稿では,事前訓練したトロイの木馬が展開前にトロイの木馬に検出されたかどうかを検査するロバストで適応的なトロイの木馬検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-08T23:41:19Z)
• Trigger Hunting with a Topological Prior for Trojan Detection [16.376009231934884]
  本稿では、トロイの木馬検出の問題、すなわちトロイの木馬モデルを特定することに取り組む。 一般的なアプローチの1つはリバースエンジニアリングであり、モデルの予測を操作することによってクリーンなイメージ上のトリガを復元する。 リバースエンジニアリングアプローチの大きな課題の1つは、トリガーの巨大な検索スペースである。 多様性やトポロジカル・シンプルさといった革新的な先例を提案し、適切なトリガを見つける可能性を高めるだけでなく、見出されたトリガの品質を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T19:47:00Z)
• Detecting Trojaned DNNs Using Counterfactual Attributions [15.988574580713328]
  このようなモデルは通常、典型的な入力で振る舞うが、トロイの木馬のトリガーで入力の特定の誤った予測を生成する。 我々のアプローチは、トリガーの動作がトリガーパターンで活性化される少数のゴーストニューロンに依存するという新しい観察に基づいている。 我々はこの情報をディープセットエンコーダを用いてトロイの木馬検出に利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T21:21:33Z)
• Odyssey: Creation, Analysis and Detection of Trojan Models [91.13959405645959]
  トロイの木馬攻撃は、一部のトレーニングサンプルにトリガーを挿入してトレーニングパイプラインを妨害し、トリガーを含むサンプルに対してのみ悪意ある動作をするようにモデルを訓練する。 既存のトロイの木馬検出器はトリガーの種類や攻撃について強い仮定をしている。 そこで本研究では,トロヤニング過程の影響を受け,本質的特性の分析に基づく検出器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T06:55:00Z)
• Scalable Backdoor Detection in Neural Networks [61.39635364047679]
  ディープラーニングモデルは、トロイの木馬攻撃に対して脆弱で、攻撃者はトレーニング中にバックドアをインストールして、結果のモデルが小さなトリガーパッチで汚染されたサンプルを誤識別させる。 本稿では,ラベル数と計算複雑性が一致しない新たなトリガリバースエンジニアリング手法を提案する。 実験では,提案手法が純モデルからトロイの木馬モデルを分離する際の完全なスコアを達成できることが観察された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T04:12:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。