論文の概要: Enhancing All-to-X Backdoor Attacks with Optimized Target Class Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13356v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 13:22:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.229325
• Title: Enhancing All-to-X Backdoor Attacks with Optimized Target Class Mapping
• Title（参考訳）: 最適目標クラスマッピングによる全対Xバックドアアタックの強化
• Authors: Lei Wang, Yulong Tian, Hao Han, Fengyuan Xu,
• Abstract要約: バックドア攻撃は、機械学習システムに深刻な脅威をもたらす。 既存の作業のほとんどは、複数のターゲットクラスを持つより複雑なAll-to-X(A2X)攻撃を見越して、シングルターゲットのAll-to-One(A2O)攻撃に焦点を当てている。 堅牢性を維持しつつ,A2X攻撃の成功率を高める新たな攻撃戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.703299790086241
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Backdoor attacks pose severe threats to machine learning systems, prompting extensive research in this area. However, most existing work focuses on single-target All-to-One (A2O) attacks, overlooking the more complex All-to-X (A2X) attacks with multiple target classes, which are often assumed to have low attack success rates. In this paper, we first demonstrate that A2X attacks are robust against state-of-the-art defenses. We then propose a novel attack strategy that enhances the success rate of A2X attacks while maintaining robustness by optimizing grouping and target class assignment mechanisms. Our method improves the attack success rate by up to 28%, with average improvements of 6.7%, 16.4%, 14.1% on CIFAR10, CIFAR100, and Tiny-ImageNet, respectively. We anticipate that this study will raise awareness of A2X attacks and stimulate further research in this under-explored area. Our code is available at https://github.com/kazefjj/A2X-backdoor .
• Abstract（参考訳）: バックドア攻撃は、機械学習システムに深刻な脅威をもたらし、この分野の広範な研究を促している。 しかし、既存のほとんどの研究は単一ターゲットのオール・ツー・ワン(A2O)攻撃に焦点を当てており、複数のターゲットクラスを持つより複雑なオール・ツー・X(A2X)攻撃を見落としている。 本稿では,A2X攻撃が最先端の防御に対して堅牢であることを示す。 そこで我々は,A2X攻撃の成功率を高めつつ,グループ化とクラス割り当ての最適化によってロバスト性を維持しつつ,新たな攻撃戦略を提案する。 攻撃成功率は,CIFAR10,CIFAR100,Tiny-ImageNetで平均6.7%,16.4%,14.1%向上した。 本研究は、A2X攻撃に対する意識を高め、この未調査領域におけるさらなる研究を促進することを期待する。 私たちのコードはhttps://github.com/kazefjj/A2X-backdoor で利用可能です。

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