关键发现:TTBD-RAND方法由于随机选择样本，与后门行为无关，因此效果最差。TTBD-ACT方法虽然基于激活值，但由于激活值并不总是准确反映神经元的重要性，因此效果也不如TTBD-DDP。TTBD-DDP方法通过更准确的Shapley值估计来定位后门神经元，效果最佳。
编写后门的方法包括隐藏命令、伪装正常功能,以及使用加密技术等。 应该如何防范软件后门? 防范建议包括采用多层防御策略、定期更新系统和软件,以及提高用户和开发者的安全意识。
相关知识点: 试题来源: 解析 1)远程开启TELNET服务(RTCS.VBE.工具软)件,防御方法:注意对开启服务的监护; 2)建立WEB和TELNET服务(WNC.EXE.,防御方法:注意对开启服务的监护; 3)让禁用的GUEST用户具有管理权限(PSU.EXE修改注册表),防御方法:监护系统注册表。 反馈 收藏 ...
后门攻击类似于用相应的钥匙打开一扇门。也就是说,要保证后门攻击成功,有三个必不可少的条件:(1)在(受感染)模型中有一个隐藏的后门;(2)在(受攻击)样本中包含触发器;(3)触发器和后门匹配,如下图所示。因此,…
基于分割的后门防御 基于后门特征的分析,我们提出分割训练阶段的后门防御。如下图所示,它包括三个主要阶段,(1)通过自监督学习学习一个纯化的特征提取器,(2)通过标签噪声学习过滤高可信样本,(3)半监督微调。 方法流程图 4.1 学习特征提取器 我们用训练数据集 去学习模型。模型的参数包含两部分,一部分是骨干模型(bac...
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...
触发器-后门不匹配防御：通过预处理手段，如在模型处理前识别并消除可能导致后门激活的不匹配触发器。后门消除：利用技术如生成对抗网络（GAN）重构模型，或者通过剪枝剔除激活于触发器下的神经元，或者微调模型来消除后门本身。这种策略旨在破坏触发器与后门的关联。触发器消除：侧重于检测和过滤，这种方法不...
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,通过检查模型对水印数据的响应来判断是否存在后门攻击。例如,在图像数据中添加特定的纹理或颜色模式作为...
2.根据权利要求1所述的基于联邦学习的后门攻击防御方法,其特征在于,步骤S1中, 服务器首先确定后门图像数据集、模型训练目标、初始化全局模型w 及超参数,并将初始全 0 局模型w 广播给客户端;其中,后门图像数据集通过在数据样本中添加不同形状的触发器 0 生成,并根据不同的数据分布将它们分配给指定客户端,设定...