大域的平均プーリングによる動的バックドア【JST・京大機械翻訳】

Koffas Stefanos; Picek Stjepan; Conti Mauro

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211425806519 整理番号：22P0298729

大域的平均プーリングによる動的バックドア【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Backdoors with Global Average Pooling

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発行年： 2022年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

サービスとしてのアウトソース訓練と機械学習は,バックドア攻撃のような新しい攻撃ベクトルをもたらした。そのような攻撃は,トリガがその入力に加えられたとき,活性化されたニューラルネットワークに秘密機能性を埋め込む。文献におけるほとんどの研究において,トリガーは位置およびパターンに関して静的である。種々の検出機構の有効性はこの特性に依存する。最近,画像分類,例えば,ニューラルクリーズとABSのような対策は,それらのパターンと位置にかかわらず,有効な動的トリガーで迂回できることが示された。それでも,そのようなバックドアは,それらが中毒訓練データの大きな割合を必要とするので,要求されている。本研究では,動的バックドア攻撃が,被毒訓練データの割合を増加させることなく,大域的平均プール層により起こることを示した。それにもかかわらず,音分類,テキスト感情解析,および画像分類における著者らの実験は,実際に非常に難しいことを示した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , データ保護

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