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Cet article propose une nouvelle technique d'attaque de porte dérobée multi-cibles basée sur des étiquettes propres, les attaques de porte dérobée multi-cibles à étiquette propre et à cible complète basées sur les caractéristiques (FFCBA), pour surmonter le taux élevé d'empoisonnement des données et la faible détectabilité des attaques de porte dérobée multi-cibles existantes. FFCBA se compose de deux paradigmes : les attaques de porte dérobée couvrant les caractéristiques (FSBA) et les attaques de porte dérobée migrant les caractéristiques (FMBA). FSBA génère des déclencheurs efficaces et cohérents en utilisant un autoencodeur conditionnel de classe pour générer des déclencheurs bruyants, tandis que FMBA utilise un processus d'apprentissage d'autoencodeur conditionnel de classe en deux étapes pour générer des déclencheurs efficaces pour les attaques de modèles hétérogènes. Les résultats expérimentaux démontrent que FFCBA surpasse les techniques de défense de porte dérobée de pointe existantes en termes de performances et de stabilité.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Un nouveau paradigme pour les attaques de porte dérobée multi-cibles basées sur des étiquettes propres.
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Taux de réussite et robustesse des attaques plus élevés que les méthodes existantes
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Efficacité et puissantes capacités d'attaque inter-modèles grâce à la combinaison de FSBA et FMBA.
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Vérification des performances par des expériences sur divers ensembles de données et modèles
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Limitations:
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La capacité d'attaque inter-modèles de FSBA est relativement faible (FMBA compense cela).
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En raison des limites inhérentes aux attaques par porte dérobée « clean label », il peut être difficile de garantir une dissimulation complète. (Des recherches ultérieures sont nécessaires pour explorer des techniques d'attaque plus furtives.)
