摘要:本文将带你了解深度神经网络的后门知识,作者提出了一种可靠且可推广的DNN后门攻击检测和缓解系统,这是了解对抗样本和神经网络后门攻击的深度解读。本文分享自华为云社区《 [论文阅读] (02) SP2019-Neural …
与在后门中毒数据集上训练受害者模型发起的传统后门攻击不同,BadVLMDriver 提出一个两步流水线,包括后门数据生成步骤和可视化指令调整步骤,都是自动的和采用自然语言指令进行调节。在第一步中,将预定的物理目标触发嵌入到图像中,自动生成一组后门训练样本,并修改相应的文本响应,包括目标后门行为的指令。在第二步中,后...
如下表所示,LP Attack 在不同的数据集和不同的防御方法保护下,均能取得很高的后门攻击成功率 BSR。 在消融实验中,本文分别对后门关键层和非后门关键层进行投毒并测量两种实验的后门攻击成功率。如下图所示,攻击相同层数的情况下,对非后门关键层进行投毒的成功率远低于对后门关键层进行投毒,这表明本文的算法可以选择...
,并将恶意模型中的后门攻击关键层(在集合 中的层)参数植入良性模型。计算所得到模型的后门攻击成功率 。如果后门攻击成功率大于所设阈值 τ 乘以恶意模型后门攻击成功率 ,则停止算法。若不满足,则继续将列表所剩层中最大的一层加入后门攻击关键层 直到满足条件。 在得到后门攻击关键层的集合之后,本文提出通过攻击...
基于后门关键层的发现,本文提出通过攻击后门关键层绕过防御算法检测,从而可以控制少量的参与者进行高效的后门攻击。 论文题目:Backdoor Federated Learning By Poisoning Backdoor-Critical Layers 论文链接:代码链接:方法 本文提出层替换方法识别后门关键层。具体方法如下: ...
【关于数据投毒和后门攻击的精选论文和资源列表,包括相关的防御方法】'Awesome Data Poisoning and Backdoor Attacks - A curated list of papers & resources linked to data poisoning, backdoor attacks and defenses against them' GitHub: github.com/penghui-yang/awesome-data-poisoning-and-backdoor-attacks #...
BAMU 共分为下面几种攻击方法: 针对输入的攻击方法。主要方法是在数据点附近采样构造有毒样例(红色圆圈)和解药样例(绿色圆圈)。 邪恶网络方法。该方法更加高效。利用如下公式构造有毒样例和解药样例: 论文作者通过在实验数据上作比较,分析了攻击的效果。因为本文篇幅的原因,作者不在此详细讨论实验结果。需要注意的是,...
此前,有一篇论文专门提出了一种针对 RL 微调的后门攻击方法,称为 BadGPT,它可以让攻击者通过预定义的触发词来操纵 ChatGPT 的输出。据介绍,BadGPT 主要由三部分组成:一个被污染的数据集、一个带有后门的奖励模型和一个被操纵的语言模型。 具体来说,BadGPT 有以下几个步骤: ...
作者将自回归视觉语言模型OpenFlamingo作为受害模型进行了后门攻击。 对于攻击者知识,VL-Trojan设置了两种场景:一是攻击者能够访问(但无法篡改)预训练好的视觉编码器的参数与架构,除此之外,攻击者无法访问受害模型的其他模块;二是攻击者仅拥有对受害模型的黑盒访问权。
基于后门关键层的发现,本文提出通过攻击后门关键层绕过防御算法检测,从而可以控制少量的参与者进行高效的后门攻击。 论文题目:Backdoor Federated Learning By Poisoning Backdoor-Critical Layers 论文链接:https:///pdf?id=AJBGSVSTT2 代码链接:https://github.com/zhmzm/Poisoning_Backdoor-critical_Layers_Attack ...