In this paper, we study the expanding attack surface of Adversarial Machine Learning (AML) and the potential attacks against Vehicle-to-Microgrid (V2M) services. We present an anticipatory study of a multi-stage gray-box attack that can achieve a comparable result to a white-box attack. Adversaries aim to deceive the targeted Machine Learning (ML) classifier at the network edge to misclassify the incoming energy requests from microgrids. With an inference attack, an adversary can collect real-time data from the communication between smart microgrids and a 5G gNodeB to train a surrogate (i.e., shadow) model of the targeted classifier at the edge. To anticipate the associated impact of an adversary's capability to collect real-time data instances, we study five different cases, each representing different amounts of real-time data instances collected by an adversary. Out of six ML models trained on the complete dataset, K-Nearest Neighbour (K-NN) is selected as the surrogate model, and through simulations, we demonstrate that the multi-stage gray-box attack is able to mislead the ML classifier and cause an Evasion Increase Rate (EIR) up to 73.2% using 40% less data than what a white-box attack needs to achieve a similar EIR.


翻译:在本文中,我们研究了反反转机器学习(AML)的扩大攻击面,以及可能攻击车辆到米克鲁格里德(V2M)服务的情况。我们展示了对多阶段灰箱攻击的预测性研究,这种攻击可以取得与白箱攻击相似的结果。相反,其目的是欺骗网络边缘的目标机器学习(ML)分类员,以误导从微格网络收到的能源请求的分类。通过推断攻击,对手可以从智能微格和5G GG GNDEB之间的通信中收集实时数据,以在边缘训练目标分类器的替代模型(即,影子)。为了预测对手收集实时数据案例的能力的相关影响,我们研究了五个不同的案例,每个案例代表一个对手收集的不同数量的实时数据案例。在完整数据集培训的6个ML模型中,K-NNN(K-NN)被选为替代模型,并通过模拟,我们展示了使用多级的BARC-RBA(比EQRBBA) 升级到更低级的ERIBAA(比EBR) 升级到更低级的EQRIBAR)攻击需要。我们用多级的ERBRBA-RBA到更低级数据到更低级到更低级的ERBRBAR-RBAR。

0
下载
关闭预览

相关内容

白盒测试(也称为透明盒测试,玻璃盒测试,透明盒测试和结构测试)是一种软件测试方法,用于测试应用程序的内部结构或功能,而不是其功能(即黑盒测试)。在白盒测试中,系统的内部视角以及编程技能被用来设计测试用例。测试人员选择输入以遍历代码的路径并确定预期的输出。这类似于测试电路中的节点,在线测试(ICT)。白盒测试可以应用于软件测试过程的单元,集成和系统级别。尽管传统的测试人员倾向于将白盒测试视为在单元级别进行的,但如今它已越来越频繁地用于集成和系统测试。它可以测试单元内的路径,集成期间单元之间的路径以及系统级测试期间子系统之间的路径。
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy
Feature Denoising for Improving Adversarial Robustness
Arxiv
15+阅读 · 2018年12月9日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员