accuracy = float((pred_y == test_y.data.numpy()).astype(int).sum()) / float(test_y.size(0)) print('后门触发后 , prediction accuracy :',accuracy) # 打印识别后的数字 print("也就是说后门攻击成功率ASR=",1-accuracy) print("-"*20) 可以
2）借助对 TSC 模型和后门攻击在频率域内在机制的更深入理解，提出了 FreqBack，这是一种由频率热图引导的有效且高效的后门攻击方法。3） 在八个数据集上的五个模型的大量实证结果验证了 FreqBack 显著提高了针对 TSC 模型的后门攻击性能。例如，在所有数据集上，平均攻击成功率提高到超过 90%，而对干净分类准确...
较高的 ASR 反映了较高的攻击效果;较高的 ACC 表明后门具有隐蔽性。 上图为攻击方法在ElectricDevices数据集上的攻击成功率与模型分类准确率。结果表明,本研究提出方法具有优异的后门攻击性能,在取得近100%攻击成功率的情况下,对正常数据的分类准确率下降不到3%。 上图可视化结果表明,本方法能有效扰动模型最敏感的...
从触发器的角度看,主要可以分为两类方法:静态攻击和动态攻击。其中静态攻击的触发器定义为图片上的一块特定样式的像素,比如固定值的像素块;而动态攻击的触发器定义为覆盖全图的噪声扰动。为了研究时序任务上的后门风险,项目组先研究了已有后门攻击算法在时序任务上的有效性。研究结果发现,静态攻击在此任务上的攻击成功...
means方法便可以分类出这些异常的带有后门数据。所以现有的后门攻击方法隐蔽性较差,易被察觉,很容易被清理。因此,对后门攻击方法的隐蔽性提出了更高的要求。 6.而基于现有的后门攻击模型,在对图像进行分类时,由于后门触发器不够隐蔽,容易被察觉,然后被清理,导致带有攻击者指定的触发器的输入样本被识别出来,从而模型没...
从触发器的角度看,主要可以分为两类方法:静态攻击和动态攻击。其中静态攻击的触发器定义为图片上的一块特定样式的像素,比如固定值的像素块;而动态攻击的触发器定义为覆盖全图的噪声扰动。为了研究时序任务上的后门风险,项目组先研究了已有后门攻击算法在时序任务上的有效性。研究结果发现,静态攻击在此任务上的攻击成功...
论文目的 研究针对基于ml的恶意软件分类器的clean-label后门攻击。 我们的攻击将带有后门的良性样本注入恶意软件检测器的训练集中,目的是改变在推断时对带有相同模式水印的恶意软件样本的预测。 主要观点:利用ML可解释性的工具,即SHapley Additive explanation (SHA
攻击者目标:与大多数后门投毒设置类似,攻击者的目标是改变训练程序,使得产生的后门分类器 Fb 不同于经过干净训练的分类器 F,其中 F,Fb : X ∈ R^n → {0,1} .理想的 Fb 对一组干净的输入 X 具有与 F 完全相同的响应,而当应用于后门输入 Xb 时,它会生成对抗性选择的预测 yb。这些目标可以概括为: ...
攻击者目标:与大多数后门投毒设置类似,攻击者的目标是改变训练程序,使得产生的后门分类器 Fb 不同于经过干净训练的分类器 F,其中 F,Fb : X ∈ R^n → {0,1} .理想的 Fb 对一组干净的输入 X 具有与 F 完全相同的响应,而当应用于后门输入 Xb 时,它会生成对抗性选择的预测 yb。这些目标可以概括为: ...