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- Backdoor Vulnerabilities in Normally Trained Deep Learning Models [23.8]
本研究は,通常訓練されたモデルにおいて,20種類のバックドア攻撃をガイダンスとして活用し,その対応性について検討する。 インターネットからダウンロードされる56のモデルには、315の自然のバックドアがあり、あらゆるカテゴリがカバーされています。 既存のスキャナーは、注入されたバックドア用に設計されており、少なくとも65個のバックドアを検知することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 29 Nov 2022 04:55:32 GMT)
- 普通のモデルに存在し、Poisoningなどを用いなくても利用可能なNatural backdoorに関して整理した論文。
- 意図せず存在している点が悩ましい。
- Backdoor Attacks in the Supply Chain of Masked Image Modeling [26.9]
Masked Image Modeling (MIM)は、イメージ事前トレーニングのための自己教師付き学習(SSL)に革命をもたらす。 本稿では,バックドア攻撃のレンズを用いてMIMの最初のセキュリティリスク定量化を行う。 評価の結果、MIMで構築したモデルは、リリースおよびダウンストリームフェーズにおける既存のバックドアアタックに対して脆弱であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:27:42 GMT)- MIM(Masked Image Modeling)を用いたモデルに対し、構築過程ごとにリスク分析を行った論文。驚きの結果というわけではないが、攻撃方法（前提）の整理がとても参考になる。
- Just Rotate it: Deploying Backdoor Attacks via Rotation Transformation [48.2]
回転に基づく画像変換により,高い効率のバックドアを容易に挿入できることが判明した。 私たちの研究は、バックドア攻撃のための、新しく、シンプルで、物理的に実現可能で、非常に効果的なベクターに焦点を当てています。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Jul 2022 00:21:18 GMT)
- PiDAn: A Coherence Optimization Approach for Backdoor Attack Detection and Mitigation in Deep Neural Networks [22.9]
バックドア攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)に新たな脅威をもたらす 汚染されたデータを浄化するコヒーレンス最適化に基づくアルゴリズムであるPiDAnを提案する。 当社のPiDAnアルゴリズムは90%以上の感染クラスを検出でき、95%の有毒サンプルを識別できる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Mar 2022 12:37:21 GMT)- バックドア攻撃に対して本物のデータと有害な（有毒な）データを見分ける手法の提案。GTSRB、ILSVRC2012データセットで有効性を検証とのこと。
- Backdoor Pre-trained Models Can Transfer to All [33.7]
そこで本研究では,トリガを含む入力を事前学習したNLPモデルの出力表現に直接マッピングする手法を提案する。 NLPにおけるトリガのユニークな特性を考慮して,バックドア攻撃の性能を測定するための2つの新しい指標を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Oct 2021 07:11:24 GMT)- 幅広い下流タスクで有効なバックドア攻撃。事前学習モデルを外部に依存することが多い状況下では脅威となる結果。
- Anti-Backdoor Learning: Training Clean Models on Poisoned Data [17.6]
ディープニューラルネットワーク(DNN)に対するセキュリティ上の脅威としてバックドア攻撃が浮上している。1) モデルはクリーンなデータよりもバックドアドデータを学習する。 2) バックドアタスクは特定のクラス(バックドアターゲットクラス)に結び付けられる。 これら2つの弱点に基づきアンチバックドア学習(ABL)を提案する。ABL学習モデルは、純粋にクリーンなデータでトレーニングされたのと同じ性能を実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Mon, 25 Oct 2021 03:41:22 GMT)- バックドア攻撃の特徴を使った防御法を提案。最先端のバックドア攻撃10件に対して効果的に防御できることを示し、品質が不明瞭なデータを使った学習時に安全性を確保できるとのこと。
- 攻撃と防御のいたちごっこになる感はあるが、このような研究は重要。
- リポジトリはhttps://github.com/bboylyg/ABL