在本文中,我们首先构建一个因果图来模拟污染数据的生成过程,并发现后门攻击作为混淆因子(Confounder),会在输入图像和目标标签(target label)之间带来虚假的关联,使模型的预测变得不可靠。在因果推理的启发下,我们提出了基于因果的后门防御(Causality-inspired Backdoor Defense),学习去除混淆因子的表征(Dec
AI系统中的确是存在后门攻击的,但是与传统的攻防对抗中的后门是截然不同的,传统的后门是代码编写的,被植入到计算机中;而AI系统中的后门不是由代码编写的,而是通过修改训练数据实现的,在训练完成后后门被植入到了模型内部,而又由于AI模型内部的黑箱特性,所以很难检测到后门,无法检测自然也就无法防御了。由于AI系统中...
后门攻击的目的是为了获取系统权限和敏感信息,攻击者可通过后门程序获取系统管理员账号和密码等重要信息,然后窃取敏感信息、破坏系统或者利用系统发送邮件等。 3. 后门攻击的手段 后门攻击的手段有很多种,其中最常见的就是利用系统中的漏洞和病毒进行攻击。攻击者可以利用漏洞植入后门程序或者通过下载病毒进行攻击。 二、...
AI系统中的确是存在后门攻击的,但是与传统的攻防对抗中的后门是截然不同的,传统的后门是代码编写的,被植入到计算机中;而AI系统中的后门不是由代码编写的,而是通过修改训练数据实现的,在训练完成后后门被植入到了模型内部,而又由于AI模型内部的黑箱特性,所以很难检测到后门,无法检测自然也就无法防御了。由于AI系统中...
后门攻击是一类针对深度学习的攻击,其主要组成部分有两个: 触发器 带后门的模型 当模型接收到带有触发器的输入,便会导致对应的触发结果。 并且,一但没有触发器,模型的表现和正常的模型相似。 关于后门攻击更多的介绍,可以参考我的这篇文章。 今天主要讲的是来自于2019年SP的一篇文章“Neural Cleanse: Identifying ...
AI系统中的确是存在后门攻击的,但是与传统的攻防对抗中的后门是截然不同的,传统的后门是代码编写的,被植入到计算机中;而AI系统中的后门不是由代码编写的,而是通过修改训练数据实现的,在训练完成后后门被植入到了模型内部,而又由于AI模型内部的黑箱特性,所以很难检测到后门,无法检测自然也就无法防御了。由于AI系统中...
后门攻击-优化目标隐蔽性尽量少的毒化样本尽量隐蔽的触发器尽量小的影响模型在干净样本上的性能成功率尽量高的攻击成功率可完成多目标攻击迁移性迁移到不同的训练方法迁移到不同的模型鲁棒性可躲避后门检测防御可躲避后门移除防御 后门攻击六种经典攻击所使用的触发器样式攻击成功率 ...
boundary后门攻击–动机模型训练大量互联网数据可能存在后门样本后门模型But,后门攻击!=投毒攻击这是两个不同的话题数据投毒是后门攻击的一种实现方式后门攻击-流程步骤1:后门注入;步骤2:后门激活后门攻击的特点:模型在干净数据上性能不变触发器出现即预测后门类别后门攻击-例子数字触发器物理世界攻击Gu et al."Badnets:...
实验验证了攻击方法和防御方法的可行有效性,并结合实际应用场景设计实现 了面向入侵检测场景的后门攻击安全性测评系统。 主要研究工作和成果如下: 1、提出了一种基于边界样本与网络流量变异的后门攻击方法。该方法利 用边界样本生成策略生成边界样本,使用网络流量自适应变异策略对真实的恶 意网络流量进行变异,将自适应惯性...
当模型遭受后门攻击时,攻击者可能会修改模型参数以植入恶意后门,这一过程可能会破坏或干扰已嵌入的水印。通过检测水印的完整性、准确性或存在性,可以判断模型是否受到了后门攻击。 典型方法。 基于水印嵌入与检测的防御。 数据嵌入水印:在训练数据中添加特定模式的水印数据,模型在训练过程中学习到这些水印特征。在检测时...