结果分析:TTBD-DDP和TTBD-TeCo在保持较高准确率的同时，显著降低了攻击成功率，表明它们能有效防御后门攻击。FP方法虽然能降低ASR，但准确率下降较多。ANP方法在VGG模型上无法工作，且在其他模型上准确率下降显著。DBD方法虽然能降低ASR，但同样导致准确率大幅下降。表2: 不同防御方法对VGG19模型在CIFAR10数据集上的...
如果异常指数大于2就是异常,这里是2.97,说明该模型是后门模型,此外从结果可以看出这里检测到33是目标标签 总结 这个工作是后门防御领域的经典之作,后续很多做防御的工作都是受此启发,从这里引申开来的。其方案中的一些关键想法一直在后门防御领域应用着,如: 1.如果目标标签是A,则将其他类别的样本分到类A所需的扰...
仅使用微调进行防御也是如此,所以作者提出的方案结合两类技术,首先对后门模型进行剪枝,然后对剪枝后的模型进行微调,其背后的思想是通过剪枝去除后门神经元,通过微调恢复剪枝带来的准确率的下降。 [11]提出了第一个鲁棒、可扩展的模型后门检测和缓解技术,可以检测后...
2.基于预处理的防御(Doan et al,2020;Li et al,2021;Zeng et al,2021)旨在破坏攻击样本中包含的触发模式,通过在将图像输入模型之前引入预处理模块来防止后门激活。 3.基于模型重构的防御(Zhao et al,2020a;Li et al,2021;)是通过直接修改模型来消除模型中隐藏的后门。 4.触发综合防御(Guo et al,2020;Don...
香港中文大学(深圳)和清华大学联合完成的后门防御工作被NeurIPS 2022接收为Spotlight论文。基于投毒的后门攻击对由不可信来源数据所训练的模型构成了严重威胁。给定一个后门模型,我们观察到,相较于干净样本,毒性样本的特征表示对数据变换更加敏感。这启发...
后门防御-Neural Cleanse分析及复现 前言 在安全领域,提到防御,其实分为两类,一类是做检测detection,一类是做缓解mitigation,当然最好就是将两类集成在一起。在后门防御领域也是一样,就检测来说,我们要检测模型是否被植… Java余有nian ICCV 2021 | 模型安全不容忽视!特定样本触发器的隐形后门攻击方法 我爱计算机....
香港中文大学(深圳)和清华大学联合完成的后门防御工作被NeurIPS 2022接收为Spotlight论文。基于投毒的后门攻击对由不可信来源数据所训练的模型构成了严重威胁。给定一个后门模型,我们观察到,相较于干净样本,毒性样本的特征表示对数据变换更加敏感。这启发我们设计了一个简单的敏感性度量——“针对数据变换的特征一致性(FCT...
与图片中信息相同就代表后门植入成功 exit可以退回meterpreter路径下 查看靶机当前用户 whoami 创建文件夹 mkdir baimao 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 exit可以退出MSF框架 如何防御 开启防火墙 防火墙开启路径控制面板->系统和安全->Windows 防火墙 ...
2.2 后门防御 现有的后门防御大多是经验性的,可分为五大类,包括 基于探测的防御(Xu et al,2021;Zeng et al,2011;Xiang et al,2022)检查可疑的模型或样本是否受到攻击,它将拒绝使用恶意对象。 基于预处理的防御(Doan et al,2020;Li et al,2021;Zeng et al,2021)旨在破坏攻击样本中包含的触发模式,通过在将...
后门防御-Neural Cleanse分析及复现 前言 在安全领域,提到防御,其实分为两类,一类是做检测detection,一类是做缓解mitigation,当然最好就是将两类集成在一起。在后门防御领域也是一样,就检测来说,我们要检测模型是否被植入后门,如果被植入了后门,那么攻击的目标标签是什么?发动攻击所需的触发器是什么?