Professor X：利用隐式且稳健的后门攻击操控EEG BCI
密码学与安全
2024-10-01 v1 人机交互
摘要
虽然电体感觉（EEG）基于脑-计算机接口（BCI）已被广泛用于医学诊断、健康护理和设备控制，但EEG BCI的安全性长期被忽视。在本文中，我们提出Professor X，这是一种隐式且稳健的“心灵控制器”，可通过后门攻击任意操控EEG BCI的输出，以警示EEG社区潜在的危险。然而，现有的EEG攻击主要关注单目标类攻击，且要么需要参与目标BCI的训练阶段，要么无法保持高度隐蔽性。针对这些限制，Professor X利用三阶段干净标签投毒攻击：1）为每个类选择一个触发器；2）使用强化学习为每个触发器学习最佳注入EEG电极和频率策略；3）通过对线性插值两种数据在频谱幅度上实现每个触发器对应频率的注入来生成每个类的投毒样本。实验在三个常见EEG任务的数据集上表明，Professor X的有效性和稳健性，并轻松地绕过了现有的后门防御措施。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.20158,
title = {Professor X: Manipulating EEG BCI with Invisible and Robust Backdoor Attack},
author = {Xuan-Hao Liu and Xinhao Song and Dexuan He and Bao-Liang Lu and Wei-Long Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.20158},
year = {2024}
}
备注
27 pages,13 figures