计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(12) :3722-3727,3794.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.12.042

从频域角度防御隐形后门攻击

Defending Against Invisible Backdoor Attacks from the Aspect of Frequency Domain

马俊智 丁建军 苏通 朱勇杰 孙超
计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(12) :3722-3727,3794.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.12.042
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从频域角度防御隐形后门攻击

Defending Against Invisible Backdoor Attacks from the Aspect of Frequency Domain

马俊智 1丁建军 2苏通 1朱勇杰 1孙超2
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作者信息

  • 1. 江汉大学智能制造学院 武汉 430056
  • 2. 江汉大学智能制造学院 武汉 430056;江汉大学精细爆破国家重点实验室 武汉 430056
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摘要

使用第三方模型进行图像识别时,存在受到隐形后门攻击的威胁,而目前的防御研究集中于像素域与训练阶段.针对这种情况,提出基于高斯滤波的后门防御方法.该方法从频域角度切入并在预处理阶段进行防御,首先通过对隐形后门攻击进行频域特性研究,分析出触发器位于图像高频信息区域,然后对于不同种类的攻击,在模型预测阶段引入高斯滤波器进行防御实验.实验结果表明,该方法将隐形后门攻击的攻击成功率降低至10%以内.

Abstract

When using third-party models for image recognition,there is a threat of invisible backdoor attacks,and the cur-rent defense research is focused on the pixel domain and training phase.In view of this,a backdoor defense method based on Gauss-ian filtering is proposed.The method starts from the frequency domain and defends in the pre-processing stage.Firstly,the invisible backdoor attack is studied in the frequency domain,and the trigger is analyzed to be located in the high frequency information re-gion of the image.Experimental results show that the method reduces the attack success rate of invisible backdoor attack to within 10%.

关键词

后门防御/隐形后门攻击/频域/图像识别

Key words

backdoor defenses/invisible backdoor attacks/frequency domain/image recognition

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出版年

2024
计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子:0.355
ISSN:1672-9722
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