何时不应分类：深度神经网络图像分类器上逆向工程攻击的检测
计算机视觉与模式识别
2018-11-08 v1 机器学习
机器学习
摘要
本文解决针对深度神经网络（DNN）图像分类器的逆向工程（RE）攻击的检测问题；通过查询，RE 的目的是发现分类器的决策规则。RE 可促成测试时规避攻击，其需要分类器的知识。最近，我们提出了一种相当有效的方法来检测测试时规避攻击（ADA）。在本文中，我们扩展 ADA 以检测 RE 攻击（ADA-RE）。我们证明我们的方法在"隐蔽" RE 攻击学习到足以发起有效测试时规避攻击之前成功检测到它们。
引用
@article{arxiv.1811.02658,
title = {When Not to Classify: Detection of Reverse Engineering Attacks on DNN Image Classifiers},
author = {Yujia Wang and David J. Miller and George Kesidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.02658},
year = {2018}
}