摘要在使用第三方数据进行深度学习开发时,后门攻击构成了重大威胁。在这些攻击中,可以操纵数据,使经过训练的模型在应用特定触发模式时行为不当,从而为攻击者提供未经授权的优势。虽然大多数现有工作都侧重于设计...
NoiseAttack:挑战人工智能防御的新型多目标后门攻击
研究人员开发了一种名为NoiseAttack的新后门攻击方法,能够以最少的设置同时危害多个类别。与之前专注于单一类别的方法不同,NoiseAttack在训练阶段使用高斯白噪声 (WGN) 的功率谱密度...