休眠神经木马
密码学与安全
2022-11-04 v1 机器学习
摘要
我们提出了一种神经网络后门攻击的新方法。与现有的训练期攻击（被植入木马的网络在训练后会对木马触发器作出响应）不同，我们的方法插入的木马在激活前将保持休眠状态。激活仅通过对网络权重参数施加特定扰动来实现，该扰动仅为攻击者所知。我们的分析与实验结果表明，休眠的被木马化网络能够有效规避最先进的后门检测方法的检测。
引用
@article{arxiv.2211.01808,
title = {Dormant Neural Trojans},
author = {Feisi Fu and Panagiota Kiourti and Wenchao Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.01808},
year = {2022}
}