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Este artículo propone una novedosa técnica de ataque de puerta trasera multiobjetivo basada en etiquetas limpias, los Ataques de Puerta Trasera de Etiqueta Limpia de Objetivo Completo Basados en Características (FFCBA), para superar la alta tasa de contaminación de datos y la baja detectabilidad de los ataques de puerta trasera multiobjetivo existentes. FFCBA consta de dos paradigmas: Ataques de Puerta Trasera con Amplitud de Características (FSBA) y Ataques de Puerta Trasera con Migración de Características (FMBA). FSBA genera desencadenadores efectivos y consistentes mediante un autocodificador condicional de clase para generar desencadenadores ruidosos, mientras que FMBA utiliza un proceso de entrenamiento de autocodificador condicional de clase de dos etapas para generar desencadenadores efectivos para ataques de modelos heterogéneos. Los resultados experimentales demuestran que FFCBA supera a las técnicas de defensa de puerta trasera de vanguardia existentes en términos de rendimiento y estabilidad.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Un nuevo paradigma para ataques de puerta trasera de múltiples objetivos basados en etiquetas limpias.
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Mayor tasa de éxito de ataque y robustez que los métodos existentes
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Eficiencia y potentes capacidades de ataque entre modelos mediante la combinación de FSBA y FMBA.
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Verificación del rendimiento mediante experimentos en diversos conjuntos de datos y modelos
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Limitations:
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La capacidad de ataque entre modelos de FSBA es relativamente débil (FMBA lo compensa).
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Debido a las limitaciones inherentes de los ataques de puerta trasera de etiqueta limpia, puede resultar difícil garantizar una ocultación completa. (Se requieren investigaciones futuras para explorar técnicas de ataque más sigilosas).
