一种无代理攻击策略用于实际提升后门攻击中的投毒效率
密码学与安全
2024-10-01 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
投毒效率在基于投毒的后门攻击中至关重要，因为攻击者旨在最小化投毒样本数量的同时最大化攻击效能。近期研究试图通过筛选有效样本来提升投毒效率。然而，这些研究通常依赖代理后门注入任务来识别高效投毒样本集。由于后门学习的捷径特性，若代理攻击设置与实际受害者不同，这种基于代理攻击的方法会导致性能下降。此外，基于代理攻击的方法极为耗时，因其需要大量完整的后门注入过程用于样本选择。为解决这些问题，我们提出一种无代理攻击策略（PFS），基于干净样本与对应投毒样本间的相似度以及投毒集的多样性来识别高效投毒样本。所提 PFS 的动机源于如下观察：选取干净样本与对应投毒样本间高相似度的样本，相比低相似度样本可获显著更高的攻击成功率。此外，我们提供了理论基础来解释所提 PFS。我们在多种数据集、触发器、投毒率、架构及训练超参数下对策略进行了全面评估。实验结果表明，PFS 提升了后门攻击效率，同时相较先前基于代理攻击的选择方法具有显著的速度优势。
引用
@article{arxiv.2306.08313,
title = {A Proxy Attack-Free Strategy for Practically Improving the Poisoning Efficiency in Backdoor Attacks},
author = {Ziqiang Li and Hong Sun and Pengfei Xia and Beihao Xia and Xue Rui and Wei Zhang and Qinglang Guo and Zhangjie Fu and Bin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.08313},
year = {2024}
}
备注
IEEE TIFS