通常是使模型误分类的类别 ;正常数据集D ;中毒数据集Db ;正常模型M ;中毒模型Mb: 通过中毒样本训练而被埋藏了后门的模型 ;触发器/后门模式Δ: 后门攻击中用来生成中毒样本和激活模型后门的一种模式
文本后门攻击是指通过在文本中插入恶意代码或漏洞来获取非法访问、修改或破坏数据的行为。这些恶意代码或漏洞通常被隐藏在文本的背后,不易被察觉。文本后门攻击的目的主要有两个方面:一是获取目标数据,包括个人隐私、商业机密等;二是控制目标系统,实施更深层次的攻击行为。 文本后门攻击的类型 1.标点符号后门攻击 标点...
后门攻击是指黑客通过植入后门程序,获取非法访问权限,对目标系统进行控制和操作的一种攻击方式。后门攻击可以分为软件后门和硬件后门两种类型。软件后门是指通过在软件中插入恶意代码,实现对系统的控制;硬件后门则是通过在硬件设备中植入恶意芯片或电路,实现对系统的远程控制。 在进行后门攻击时,黑客通常会利用系统中的漏...
与对抗样本和数据投毒不同, 后门攻击者在 模型的训练数据中添加触发器并改变对应的标签为目标类别.深度学习模型在中毒数据集上训练后就被植入了可由触发器激活的 后门, 使得模型对于正常输入仍可保持高精度的工作, 而当输入具有触发器时, 模型将按照攻击者所指定的目标类别输出.在这种 新的攻击场景和设置下, 深度...
随着深度学习研究与应用的迅速发展,人工智能安全问题日益突出.近年来,深度学习模型的脆弱性和不鲁棒性被不断的揭示,针对深度学习模型的攻击方法层出不穷,而后门攻击就是其中一类新的攻击范式.与对抗样本和数据投毒不同,后门攻击者在模型的训练数据中添加触发器并改变对应的标签为目标类别.深度学习模型在中毒数据集上训...
摘要 联邦学习旨在解决数据隐私和数据安全问题,大量客户端在本地进行分布式训练后,中央服务器再聚合各本地客户端提供的模型参数更新,但中央服务器无法看到这些参数的具体更新过程,这种特性会带来严重的安全问题,即恶意参与者可以在本地模...展开更多 Federated learning is designed for data privacy and data security ...
(攻击者预先定义的图案或文本等)的带毒样本时会产生攻击者指定的输出.目前文本领域已有大量对抗攻击与防御的研究,但对后门攻击与防御的研究尚不充分,缺乏系统性的综述.全面介绍文本领域后门攻击和防御技术.首先,介绍文本领域后门攻击基本流程,并从不同角度对文本领域后门攻击和防御方法进行分类,介绍代表性工作并分析其...
模型中植入后门,该后门能够与样本中的触发器(一种特定的标记)和指定类别建立强连接关系,从而使得模型对带有触发器的样本预测为指定类别.为了更深入地了解神经网络后门攻击原理与防御方法,本文对神经网络后门攻击和防御进行了体系化的梳理和分析.首先,本文提出了神经网络后门攻击的四大要素,并建立了神经网络后门攻防模型,...
关注于联邦学习特有场景下的安全性和鲁棒性研究,即后门攻击与防御,总结了联邦学习下产生后门攻击的场景,并归纳了联邦学习下后门攻击和防御的最新方法,对各种攻击和防御方法的性能进行了比较和分析,揭示了其优势和局限. 最后,指出了联邦学习下后门攻击和防御的各种潜在方向和新的挑战.关键词:...
智能软件作为人工智能技术快速发展的代表性应用之一,在解决软件工程类问题,提高软件运行效率方面发挥着关键作用,但其安全问题也逐渐受到关注.后门攻击作为一种常见的软件攻击方式,攻击者可通过操控在软件中隐藏的恶意功能控制软件行为,从而窃取数据或执行其他恶意操作,给用户带来巨大的安全威胁.为此,从软件工程角度进行综述,...