フル精度モデルにおける効果的なビットフリップ攻撃

深層学習モデルのパラメータにおける重要なビットを効率的に特定して反転させることで、モデルの精度を大幅に低下させることが可能であり、その手法として、モデル全体の重みを考慮した攻撃と、検出回避のために重みの分布を維持するステルス攻撃が有効である。