Extensive evidence has demonstrated that deep neural networks (DNNs) are vulnerable to backdoor attacks, which motivates the development of backdoor detection methods. Existing backdoor detection methods are typically tailored for backdoor attacks with individual specific types (e.g., patch-based or perturbation-based). However, adversaries are likely to generate multiple types of backdoor attacks in practice, which challenges the current detection strategies. Based on the fact that adversarial perturbations are highly correlated with trigger patterns, this paper proposes the Adaptive Perturbation Generation (APG) framework to detect multiple types of backdoor attacks by adaptively injecting adversarial perturbations. Since different trigger patterns turn out to show highly diverse behaviors under the same adversarial perturbations, we first design the global-to-local strategy to fit the multiple types of backdoor triggers via adjusting the region and budget of attacks. To further increase the efficiency of perturbation injection, we introduce a gradient-guided mask generation strategy to search for the optimal regions for adversarial attacks. Extensive experiments conducted on multiple datasets (CIFAR-10, GTSRB, Tiny-ImageNet) demonstrate that our method outperforms state-of-the-art baselines by large margins(+12%).


翻译:广泛的证据表明,深神经网络(DNN)很容易受到后门攻击,这促使开发后门探测方法;现有的后门探测方法通常针对个别类型的后门攻击(例如基于补丁或扰动的),但对手实际上可能会产生多种类型的后门攻击,对目前的探测战略构成挑战;鉴于对抗性扰动与触发模式高度相关,本文件建议采用适应性扰动生成(APG)框架,通过适应性注射对抗性对冲扰动来探测多种类型的后门攻击。由于不同的触发模式显示在同一对抗性扰动下存在高度不同的行为,我们首先设计全球到地方的战略,通过调整区域和攻击预算来适应多种类型的后门攻击。为了进一步提高扰动注射的效率,我们采用了一种渐变制面具生成战略,以寻找最佳的对抗性攻击区域。在多个数据集(CIFAR-10、GTS-Net+TINI)上进行了广泛的实验,展示了我们用大规模基模方法演示的大型数据设置(CIFAR-10、GTS-RTS-RB-TIS-TRA-Timmagy basy bir-stal-stal-stationsy-sty-stal-sty-sty-sty-sgy-sty-sgy-smalgy-sgy-sgy-sgy-sgy-sgy-s-sgy-sgy-sgy-sgy-sgy-sgy-sgy-sxxx)。

0
下载
关闭预览

相关内容

iOS 8 提供的应用间和应用跟系统的功能交互特性。
  • Today (iOS and OS X): widgets for the Today view of Notification Center
  • Share (iOS and OS X): post content to web services or share content with others
  • Actions (iOS and OS X): app extensions to view or manipulate inside another app
  • Photo Editing (iOS): edit a photo or video in Apple's Photos app with extensions from a third-party apps
  • Finder Sync (OS X): remote file storage in the Finder with support for Finder content annotation
  • Storage Provider (iOS): an interface between files inside an app and other apps on a user's device
  • Custom Keyboard (iOS): system-wide alternative keyboards

Source: iOS 8 Extensions: Apple’s Plan for a Powerful App Ecosystem
NeurlPS 2022 | 自然语言处理相关论文分类整理
专知会员服务
48+阅读 · 2022年10月2日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9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 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014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
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
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月19日
Arxiv
21+阅读 · 2020年10月11日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Transfer Adaptation Learning: A Decade Survey
Arxiv
37+阅读 · 2019年3月12日
VIP会员
相关资讯
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 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014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
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
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员