ABSTRACT Internet applikationsleverantörer har nu mer incitament än någonsin att samla in användardata, vilket kraftigt ökar risken för användarnas integritet kränkningar på grund av uppkomsten av djupa neurala nätverk. I detta dokument föreslår vi TensorClog-en förgiftning attackteknik som är utformad för integritetsskydd mot djupa neurala nätverk. TensorClog har tre egenskaper med var och en av dem tjänar ett integritetsskydd syfte: 1) utbildning på TensorClog förgiftade data resulterar i lägre inference noggrannhet, minska incitamentet för missbruk av datainsamling; 2) utbildning på TensorClog förgiftade data konvergerar till en större förlust, vilket hindrar neurala nätverket från att lära sig integritet; och 3) TensorClog legaliserar perturbation att förbli en hög struktur likhet, så att förgiftningen inte påverkar det faktiska innehållet i data. Att tillämpa vår TensorClog förgiftningsteknik på CIFAR-10 dataset resulterar i en ökning av både konvergerade träningsförluster och testfel med 300% respektive 272%. Den lyckas behålla datans mänskliga uppfattning med ett högt SSIM-index på 0,9905. Fler experiment inklusive olika begränsade informationsangreppsscenarier och en verklig applikation som överförs från förtränade ImageNet-modeller presenteras för att ytterligare utvärdera TensorClogs effektivitet i mer komplexa situationer. INDEX TERMS Djupa neurala nätverk, förgiftningsattack, integritet, kontradiktorisk attack.
En förgiftningsattack som kallas TensorClog har föreslagits i Reference REF enligt vilken de djupa neurala nätverken äventyras.
TensorClog: An Imperceptible Poisoning Attack on Deep Neural Network Applications
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}