成员推理攻击是一种黑盒攻击方式，主要目的是推测某个数据点是否属于模型的训练数据集。攻击的准确性受模型泛化误差、模型复杂度、数据集结构等因素影响，过度拟合虽然可以增加攻击成功的机会，但不是必要条件。 成员推理攻击的效果受到模型类型、训练数据质量和数量等多种因素的影响，且需要攻击者对于人工智能模型与训...
-通过对机器学习模型的结构和参数进行变换,使其难以被逆向工程和推理攻击。例如,在神经网络模型中,可以对神经元的连接结构进行随机化调整,同时对模型的参数进行加密或编码处理,这样攻击者在获取模型时,很难通过分析模型结构和参数来推理出模型所处理的数据特征和隐私信息。 -对抗训练 -在模型训练过程中,引入对抗样本,...
与传统的提示注入攻击不同,OverThink攻击的目标不是改变输出,而是增加推理令牌的数量,从而提高使用推理模型的财务成本。拒绝服务(DoS)攻击则通过最大化能源消耗来攻击ML模型,而OverThink攻击则通过增加推理令牌来保持答案的隐蔽性。 3. OverThink攻击 3.1 威胁模型 OverThink攻击针对使用推理大模型的应用程序,攻击者通过修改...
攻击顺序如下: 1.首先,挖矿模块启动,持续进行挖矿。 2.其次,Minikatz模块对目的主机进行SMB爆破,获取NTLMv2数据。 3.然后,WMIExec使用NTLMv2绕过哈希认证,进行远程执行操作,攻击成功则执行shellcode使病原体再复制一份到目的主机并使之运行起来,流程结束。
Inference Attacks in FL 在人工智能领域,推理攻击是提取没有公开的但攻击者感兴趣的信息。在联邦学习中,如果云聚合器是攻击者,那么其获知的信息可能包含模型参数、梯度、训练集的边界分布等等;其未知的信息可能包括客户端的训练集信息(图像内容、某特定成员信息、属性
1.属性推理攻击:目的是推断出目标图的基本属性,如节点数、边数、图密度等。 2.子图推理攻击:对给定的图的嵌入和感兴趣的子图,攻击者的目的是确定该子图是否包含在目标图中。 3.图重建攻击:目的是重建一个与目标图有类似结构属性(如图结构、度分布、局部聚类系数等)的图。
对于大多数目标模型的类,推理攻击达到了很高的精确率。这表明,如果攻击者能够高效地生成被目标模型分类的高置信度的输入,成员推理攻击可以仅通过黑盒访问目标模型来进行训练,而不需要事先了解目标模型的训练数据的分布情况。 (1)影子训练数据的影响 在训练数据集是真实数据的噪声版本的影子模型上训练的攻击中,随着噪声...
在网络安全领域,属性图更适合对网络空间数据进行建模,比如攻击者画像,以攻击者为节点,攻击者相关特征为节点属性构建网络空间关联图。从大规模的网络空间关联图中找到攻击者及其攻击路径,可以看成属性图的异常检测在网络空间的应用。 利用属性图对攻击者进行建模需要明确属性、顶点与边。属性图中顶点表示攻击者(或攻击者...
成员推理攻击 成员推理攻击的目标是确定训练集中是否存在给定的数据,攻击者可以通过使用影子训练方法进行成员推理攻击。攻击者以模拟目标模型行为的方式训练每个影子模型。一旦影子模型完成训练,攻击者就会使用各自的影子训练数据集和测试数据集查询每个模型,从而获得输出结果。对于影子训练数据集,预测向量被标记为"in",而对...