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【日期】：2024-08-10 【关键词】：数据投毒;后门攻击;特征空间相似;监督学习 【摘要】：后门攻击指通过在深度神经网络模型训练过程中对原模型植入特定的触发器,导致模型误判的攻击。目前后门攻击方案普遍面临触发器隐蔽性差、攻击成功率低、投毒效率低与中毒模型易被检测的问题。为解决上述问题,文章在监督学习模式下,提出一种基于特征空间相似理论的模型反演隐形后门攻击方案。该方案首先通过基于训练的模型反演方法和一组随机的目标标签类别样本获得原始触发器。然后,通过Attention...
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