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यह शोधपत्र एक नवीन क्लीन-लेबल-आधारित बहु-लक्ष्य बैकडोर आक्रमण तकनीक, फ़ीचर-आधारित पूर्ण-लक्ष्य क्लीन-लेबल बैकडोर आक्रमण (FFCBA) का प्रस्ताव करता है, जो मौजूदा बहु-लक्ष्य बैकडोर आक्रमणों की उच्च डेटा विषाक्तता दर और कम पहचान क्षमता पर काबू पाने के लिए है। FFCBA में दो प्रतिमान शामिल हैं: फ़ीचर-स्पैनिंग बैकडोर आक्रमण (FSBA) और फ़ीचर-माइग्रेटिंग बैकडोर आक्रमण (FMBA)। FSBA शोरयुक्त ट्रिगर उत्पन्न करने के लिए एक क्लास-कंडीशनल ऑटोएनकोडर का उपयोग करके प्रभावी और सुसंगत ट्रिगर उत्पन्न करता है, जबकि FMBA विषम मॉडल आक्रमणों के लिए प्रभावी ट्रिगर उत्पन्न करने हेतु एक द्वि-चरणीय क्लास-कंडीशनल ऑटोएनकोडर प्रशिक्षण प्रक्रिया का उपयोग करता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि FFCBA प्रदर्शन और स्थिरता के मामले में मौजूदा अत्याधुनिक बैकडोर रक्षा तकनीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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स्वच्छ लेबल-आधारित बहु-लक्ष्य बैकडोर हमलों के लिए एक नया प्रतिमान।
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मौजूदा तरीकों की तुलना में उच्चतर हमले की सफलता दर और मजबूती
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एफएसबीए और एफएमबीए के संयोजन के माध्यम से दक्षता और शक्तिशाली क्रॉस-मॉडल हमले की क्षमताएं।
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विभिन्न डेटासेट और मॉडलों पर प्रयोगों के माध्यम से प्रदर्शन सत्यापन
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Limitations:
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FSBA की क्रॉस-मॉडल आक्रमण क्षमता अपेक्षाकृत कमजोर है (FMBA इसकी भरपाई करता है)।
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क्लीन-लेबल बैकडोर हमलों की अंतर्निहित सीमाओं के कारण, पूर्ण गोपनीयता की गारंटी देना मुश्किल हो सकता है। (और अधिक गुप्त हमले तकनीकों का पता लगाने के लिए भविष्य में शोध की आवश्यकता है।)
