- A Unified Evaluation of Textual Backdoor Learning: Frameworks and Benchmarks [72.7]
我々は,テキストバックドア学習の実装と評価を促進するオープンソースツールキットOpenBackdoorを開発した。 また,単純なクラスタリングに基づく防御ベースラインであるCUBEを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 17 Jun 2022 02:29:23 GMT)- バックドア攻撃（データセット、事前学習モデル、ファインチューニング後のモデル）を整理、ツールキットを開発し、防御手法CUBE（ClUstering-based poisoned sample filtering for Backdoor-freE trainingを）提案。
- CUBEはデータセットのクラスタリングを行い主要なクラスタを残すアプローチ。攻撃用のデータはそれ以外に比べて少ない事を仮定・利用している。
- リポジトリはGitHub – thunlp/OpenBackdoor: An open-source toolkit for textual backdoor attack and defense
- バックドア攻撃（データセット、事前学習モデル、ファインチューニング後のモデル）を整理、ツールキットを開発し、防御手法CUBE（ClUstering-based poisoned sample filtering for Backdoor-freE trainingを）提案。