机构名称：
¥ 1.0
扩散模型（DM）已成为最先进的模型，因为它们在没有对抗性训练的情况下从噪音中产生高质量图像的能力。但是，正如最近的研究报道的那样，它们容易受到后门攻击的影响。数据输入（例如，一些高斯噪声）用扳机盖章（例如，一个白色补丁），后do的模型始终生成目标图像（例如，一张不正确的照片）。但是，从DMS中减轻后门的有效防御策略没有充满反感。为了弥合这一差距，我们提出了第一个DMS的后门检测和重新移动框架。我们在包括DDPM，NCSN和LDM在内的数百多种DM上评估了我们的框架E Li -Jah，并使用13个采样器对3个现有的后门攻击进行了评估。广泛的实验表明，我们的方法可以接近100％的检测准确性，并将后门效应降低至接近零，而无需显着牺牲模型效用。
以利亚：消除通过分布偏移注入扩散模型的后门
主要关键词
相关文件推荐
