Abstract-Advanceds i djupt lärande algoritmer överskugga sin säkerhetsrisk i programimplementeringar. Detta dokument avslöjar en uppsättning sårbarheter i populära djupinlärning ramar inklusive Caffe, TensorFlow, och Torch. Tvärtemot den lilla kodstorleken hos modeller för djupinlärning är dessa ramar för djupinlärning komplexa, och de är i hög grad beroende av ett stort antal paket med öppen källkod. I detta dokument behandlas de risker som dessa sårbarheter medför genom att studera deras inverkan på gemensamma djupinlärningsprogram såsom röstigenkänning och bildklassificering. Genom att utnyttja dessa ramimplementeringar, kan angripare starta överbelastningsattacker som kraschar eller hänger en djupt lärande program, eller kontroll-flöde kapning attacker som leder till antingen systemkompromiss eller erkännande undanflykter. Syftet med detta dokument är att uppmärksamma implementeringar av programvara och uppmana till gemensamma samarbetsinsatser för att förbättra säkerheten för ramar för djupt lärande.
Xiao m.fl. REF undersöker sårbarheterna (t.ex. buffertspill) hos populära djupinlärningsplattformar, inklusive Caffe, TensorFlow och Torch.
Security Risks in Deep Learning Implementations
{'venue': '2018 IEEE Security and Privacy Workshops (SPW)', 'journal': '2018 IEEE Security and Privacy Workshops (SPW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}