論文の概要: Detecting and Eliminating Neural Network Backdoors Through Active Paths with Application to Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10641v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 10:58:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.9042
• Title: Detecting and Eliminating Neural Network Backdoors Through Active Paths with Application to Intrusion Detection
• Title（参考訳）: アクティブパスによるニューラルネットワークバックドアの検出と除去と侵入検出への応用
• Authors: Eirik Høyheim, Magnus Wiik Eckhoff, Gudmund Grov, Robert Flood, David Aspinall,
• Abstract要約: このようなバックドアトリガーを検知し,排除するための,新規かつ説明可能なアプローチを提案する。 侵入検知に使用される機械学習モデルにバックドアを注入することを含む,我々のアプローチの有望な実験的証拠を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2178992475191555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning backdoors have the property that the machine learning model should work as expected on normal inputs, but when the input contains a specific $\textit{trigger}$, it behaves as the attacker desires. Detecting such triggers has been proven to be extremely difficult. In this paper, we present a novel and explainable approach to detect and eliminate such backdoor triggers based on active paths found in neural networks. We present promising experimental evidence of our approach, which involves injecting backdoors into a machine learning model used for intrusion detection.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニングバックドアには、マシンラーニングモデルが通常の入力で期待通りに動作するという特性があるが、入力に特定の$\textit{trigger}$が含まれている場合、アタッカーが望むように振る舞う。 このようなトリガーの検出は非常に難しいことが証明されている。 本稿では、ニューラルネットワークで見られるアクティブパスに基づいて、そのようなバックドアトリガーを検出し、排除するための、新しく説明可能なアプローチを提案する。 侵入検知に使用される機械学習モデルにバックドアを注入することを含む,我々のアプローチの有望な実験的証拠を提示する。

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