Zeitlich verteilte Spike-Backdoor-Angriffe auf föderiertes neuromorphes Lernen über Geräte mit geringer Leistungsaufnahme

Core Concepts

Eine neuartige Methode namens Spikewhisper wird vorgestellt, die das Konzept der Zeitmultiplexübertragung nutzt, um Backdoor-Angriffe auf föderiertes neuromorphes Lernen durchzuführen. Spikewhisper ermöglicht es mehreren böswilligen Teilnehmern, den globalen Trigger auf verschiedene Zeitschlitze zu verteilen, was die Tarnung und Wirksamkeit des Backdoor-Angriffs deutlich erhöht.

Abstract

In dieser Arbeit wird ein neuartiger zeitlich verteilter Spike-Backdoor-Angriff namens Spikewhisper für föderiertes neuromorphes Lernen (FedNL) über Geräte mit geringer Leistungsaufnahme vorgestellt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Backdoor-Angriffen auf neuronale Netze, die auf zeitinvarianten Daten basieren, nutzt Spikewhisper das Konzept der Zeitmultiplexübertragung, um den globalen Trigger auf verschiedene Zeitschlitze der neuromorphen Daten zu verteilen. Jeder böswillige Teilnehmer fügt nur einen lokalen Trigger in einen bestimmten Zeitschlitz ein, was die Tarnung und Wirksamkeit des Backdoor-Angriffs deutlich erhöht. Umfangreiche Experimente auf zwei verschiedenen neuromorphen Datensätzen zeigen, dass die Angriffserfolgrate von Spikewhisper höher ist als bei zeitlich zentralisierten Angriffen. Darüber hinaus wird nachgewiesen, dass die Wirkung von Spikewhisper sehr empfindlich auf die Triggerdauer reagiert.

Stats

Die Angriffserfolgrate von Spikewhisper erreicht über 99% auf dem N-MNIST-Datensatz und über 95% auf dem CIFAR10-DVS-Datensatz. Der Rückgang der Hauptaufgabengenauigkeit durch Spikewhisper übersteigt nicht 2,1%.

Quotes

"Eine neuartige Methode namens Spikewhisper wird vorgestellt, die das Konzept der Zeitmultiplexübertragung nutzt, um Backdoor-Angriffe auf föderiertes neuromorphes Lernen durchzuführen." "Spikewhisper ermöglicht es mehreren böswilligen Teilnehmern, den globalen Trigger auf verschiedene Zeitschlitze zu verteilen, was die Tarnung und Wirksamkeit des Backdoor-Angriffs deutlich erhöht."

Key Insights Distilled From

Spikewhisper

by Hanqing Fu,G... at arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18607.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Verteidigungsstrategien entwickelt werden, die speziell auf Spike-Neuronale-Netze und neuromorphe Daten in föderiertem neuromorphem Lernen ausgerichtet sind?

Um Verteidigungsstrategien zu entwickeln, die auf Spike-Neuronalen-Netzen und neuromorphen Daten im föderierten neuromorphen Lernen ausgerichtet sind, müssen wir die spezifischen Merkmale und Schwachstellen dieser Systeme berücksichtigen. Ein Ansatz wäre die Implementierung von Gegenmaßnahmen, die darauf abzielen, die Anfälligkeit gegenüber zeitlichen Spike-Backdoor-Angriffen wie Spikewhisper zu reduzieren. Dazu könnten folgende Strategien verfolgt werden: Anomalieerkennung: Durch die Überwachung des Verhaltens der SNNs und die Erkennung ungewöhnlicher Spike-Muster können potenzielle Backdoor-Angriffe frühzeitig erkannt werden. Robuste Modellaggregation: Implementierung von robusten Aggregationsalgorithmen auf dem zentralen Server, um sicherzustellen, dass bösartige Updates von einzelnen Teilnehmern das globale Modell nicht dominieren. Datenverschlüsselung und -authentifizierung: Sicherstellen, dass die übertragenen Daten zwischen den Teilnehmern verschlüsselt und authentifiziert sind, um Manipulationen zu verhindern. Differenzierte Zugriffskontrolle: Einführung von Zugriffsbeschränkungen und Überprüfungen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Teilnehmer am Training beteiligt sind. Regelmäßige Sicherheitsschulungen: Sensibilisierung der Teilnehmer für potenzielle Sicherheitsrisiken und Schulung in bewährten Sicherheitspraktiken im Umgang mit föderiertem neuromorphem Lernen. Durch die Implementierung dieser Verteidigungsstrategien, die speziell auf die Besonderheiten von Spike-Neuronalen-Netzen und neuromorphen Daten zugeschnitten sind, kann die Sicherheit und Robustheit von föderierten neuromorphen Lernsystemen verbessert werden.

Welche anderen Sicherheitsbedrohungen können in föderiertem neuromorphem Lernen auftreten und wie können diese adressiert werden?

Neben den zeitlichen Spike-Backdoor-Angriffen wie Spikewhisper können in föderiertem neuromorphem Lernen auch andere Sicherheitsbedrohungen auftreten. Einige davon sind: Model Poisoning: Bösartige Teilnehmer könnten absichtlich falsche oder manipulierte Daten senden, um das globale Modell zu beeinflussen. Gegenmaßnahmen umfassen die Überprüfung und Filterung verdächtiger Daten sowie die Implementierung von Modellvalidierungsmechanismen. Inference Attacks: Angreifer könnten versuchen, sensible Informationen aus dem globalen Modell während der Inferenzphase zu extrahieren. Dies kann durch die Anwendung von Differential Privacy oder Secure Multi-Party Computation adressiert werden. Sybil-Angriffe: Ein Angreifer könnte mehrere falsche Identitäten erstellen, um die Teilnehmerzahl zu erhöhen und das Training zu manipulieren. Gegenmaßnahmen umfassen die Implementierung von Identitätsüberprüfungen und Authentifizierungsmechanismen. Datenlecks: Unverschlüsselte oder unsichere Datenübertragungen können zu Datenschutzverletzungen führen. Die Verwendung von sicheren Übertragungsprotokollen und Datenverschlüsselung kann solche Bedrohungen minimieren. Durch die Implementierung von Verschlüsselungstechniken, Authentifizierungsmechanismen, Überwachungssystemen und Schulungen der Teilnehmer können diese Sicherheitsbedrohungen in föderiertem neuromorphem Lernen effektiv adressiert werden.

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Arbeit auf andere Anwendungsgebiete des föderierten Lernens übertragen werden, um die Robustheit und Sicherheit zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Arbeit zu Spikewhisper und zeitlichen Spike-Backdoor-Angriffen im föderierten neuromorphen Lernen können auf andere Anwendungsgebiete des föderierten Lernens übertragen werden, um die Robustheit und Sicherheit zu verbessern. Einige Möglichkeiten zur Übertragung dieser Erkenntnisse sind: Anpassung von Verteidigungsstrategien: Die entwickelten Verteidigungsstrategien gegen zeitliche Spike-Backdoor-Angriffe können auf andere Arten von Angriffen im föderierten Lernen angewendet werden, um die Sicherheit der Systeme zu stärken. Entwicklung von Sicherheitsrichtlinien: Die Erkenntnisse können zur Entwicklung von allgemeinen Sicherheitsrichtlinien und Best Practices für föderiertes Lernen genutzt werden, um Teilnehmer zu sensibilisieren und Sicherheitsstandards zu etablieren. Forschung zu Sicherheitsmechanismen: Die Erfahrungen aus der Erforschung von Sicherheitsmechanismen für Spike-Neuronale-Netze können auf andere neuronale Netzwerkarchitekturen und Anwendungsgebiete übertragen werden, um die Sicherheit und Integrität von föderierten Lernsystemen zu verbessern. Durch die Anwendung und Anpassung der Erkenntnisse aus dieser Arbeit können die Sicherheit und Robustheit von föderierten Lernsystemen in verschiedenen Anwendungsbereichen gestärkt werden.