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arXiv:2304.02786v1 [cs.LG] 2023 年 4 月 5 日
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arXiv:2304.02786v1 [cs.LG] 2023 年 4 月 5 日

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后门攻击是对深度神经网络 (DNN) 模型的严重威胁，攻击者使用带有触发器的输入 (例如补丁) 来激活预先植入的恶意行为。触发器反演是识别后门模型和理解嵌入式对抗行为的有效方法。触发器反演的挑战在于构造触发器的方法有很多种。现有方法无法通过做出某些假设或特定于攻击的约束来推广到各种类型的触发器。根本原因是现有工作在制定反演问题时没有考虑触发器的设计空间。这项工作正式定义并分析了注入不同空间的触发器和反演问题。然后，它基于触发器的形式化和从我们的分析中识别出的后门模型的内部行为，提出了一个统一的框架来反演后门触发器。我们的原型 UNICORN 具有通用性，并且能够有效地反转 DNN 中的后门触发器。代码可在 https://github.com/RU-System-Software-and-Security/UNICORN 找到。

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