Angriff auf die Navigation von Embodied Agents unter Federated Learning: Entwicklung robuster Agenten

Core Concepts

Angreifer können Embodied Agents unter Federated Learning manipulieren, um sie entgegen der Sprachanweisung zu navigieren. Eine neue Prompt-basierte Verteidigungsmethode kann diese Angriffe effektiv abwehren.

Abstract

In dieser Arbeit wird das Problem des gezielten Angriffs und der Verteidigung von Federated Embodied Agents am Beispiel der Federated Vision-and-Language Navigation (FedVLN) untersucht. Zunächst wird eine einfache, aber effektive Angriffsstrategie namens "Navigation As Wish" (NAW) vorgestellt, bei der böswillige Clients die lokalen Trainingsdaten manipulieren, um einen Backdoor in das globale Modell einzuschleusen. Dadurch kann der Agent unabhängig von der Sprachanweisung navigiert werden. Um diese Angriffe abzuwehren, wird eine neuartige Prompt-basierte Aggregationsmethode (PBA) vorgeschlagen. PBA erfasst die Varianz der Vision-Sprache-Ausrichtung zwischen bösartigen und gutartigen Clients und ermöglicht es dem Server, diese zu unterscheiden und bei der Aggregation zu berücksichtigen. Die Experimente auf zwei VLN-Datensätzen zeigen, dass NAW eine sehr hohe Angriffserfolgrate gegen frühere Verteidigungsmethoden erreichen kann. Gleichzeitig übertrifft PBA andere Verteidigungsmethoden deutlich in Bezug auf Treue, Robustheit und Effizienz.

Stats

Die Angriffserfolgsrate (ASR) des globalen Modells ist unter dem Angriff viel höher als ohne Angriff.

Quotes

"Mit dem gezielten Backdoor-Angriff kann der Agent unabhängig von der Sprachanweisung navigiert werden." "Die Prompt-basierte Aggregationsmethode (PBA) erfasst die Varianz der Vision-Sprache-Ausrichtung zwischen bösartigen und gutartigen Clients und ermöglicht es dem Server, diese zu unterscheiden."

Key Insights Distilled From

Navigation as Attackers Wish? Towards Building Robust Embodied Agents under Federated Learning

by Yunchao Zhan... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2211.14769.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man den Backdoor-Angriff in realen Umgebungen mit visuellen Triggern umsetzen?

Um den Backdoor-Angriff in realen Umgebungen mit visuellen Triggern umzusetzen, müsste der Angreifer die Möglichkeit haben, die visuellen Daten zu manipulieren, die von der Kamera des Agenten erfasst werden. Dies könnte beispielsweise durch das Platzieren von speziell gestalteten visuellen Triggern in der Umgebung geschehen. Diese Trigger könnten bestimmte Muster oder Symbole sein, die für das menschliche Auge nicht offensichtlich sind, aber vom Agenten erkannt werden können. Durch das gezielte Platzieren dieser Trigger könnte der Angreifer den Agenten dazu bringen, bestimmte Aktionen auszuführen, die seinen Absichten entsprechen, ohne dass der Benutzer dies bemerkt.

Wie könnte ein weißer Angriff aussehen, bei dem der Angreifer mehr Informationen über das Modell hat?

Bei einem weißen Angriff, bei dem der Angreifer mehr Informationen über das Modell hat, könnte dieser gezielter vorgehen und spezifische Schwachstellen im Modell ausnutzen. Der Angreifer könnte beispielsweise detaillierte Kenntnisse über die Architektur des Modells haben und gezielt Angriffsmethoden entwickeln, die auf diese Architektur zugeschnitten sind. Darüber hinaus könnte der Angreifer auch Informationen über die Trainingsdaten des Modells haben und diese nutzen, um gezielte Angriffe zu planen, die auf bestimmte Muster oder Merkmale in den Trainingsdaten abzielen. Ein weißer Angriff könnte auch komplexere Angriffstechniken umfassen, die auf spezifische Aspekte des Modells abzielen, um die Effektivität des Angriffs zu maximieren.

Wie lässt sich die Prompt-basierte Verteidigung auf andere Embodied-AI-Aufgaben übertragen?

Die Prompt-basierte Verteidigung kann auf andere Embodied-AI-Aufgaben übertragen werden, indem sie als Methode zur schnellen Anpassung an neue Szenarien mit wenig Daten und kurzer Trainingszeit eingesetzt wird. Indem ein kleiner, lernbarer Prompt in den Trainingsprozess integriert wird, kann das Modell effizient auf neue Aufgaben oder Angriffe vorbereitet werden. Diese Methode kann die Robustheit des Modells verbessern, indem sie spezifische Merkmale oder Muster in den Daten hervorhebt und es dem Modell ermöglicht, sich schnell an neue Bedingungen anzupassen. Durch die Anpassung des Prompts kann das Modell gezielt auf bestimmte Aspekte der Aufgabe oder des Angriffs ausgerichtet werden, was seine Flexibilität und Anpassungsfähigkeit erhöht. Die Prompt-basierte Verteidigung kann somit als vielseitige und effektive Methode zur Stärkung der Sicherheit und Robustheit von Embodied-AI-Systemen in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden.