Von Abkürzungen zu Triggern: Verteidigung gegen Backdoor-Angriffe mit denoised PoE

Core Concepts

Eine ensemble-basierte Verteidigungsmethode, die Backdoor-Abkürzungen durch ein flaches Modell erfasst und ein robustes Hauptmodell trainiert, das diese Abkürzungen nicht lernt. Darüber hinaus wird eine Entfernungsfunktion eingebaut, um den Einfluss von verrauschten Labels zu reduzieren.

Abstract

Der Artikel präsentiert eine Verteidigungsmethode namens Denoised Product of Experts (DPoE) gegen Backdoor-Angriffe in Sprachmodellen. DPoE besteht aus zwei Modellen: einem flachen Modell, das die Backdoor-Abkürzungen erfasst, und einem Hauptmodell, das daran gehindert wird, diese Abkürzungen zu lernen. Um das durch Backdoor-Angreifer verursachte Label-Flip-Problem anzugehen, baut DPoE eine Entfernungsfunktion in den PoE-Rahmen ein.
Die Experimente auf drei NLP-Aufgaben zeigen, dass DPoE die Verteidigungsleistung gegen verschiedene Arten von Backdoor-Triggern, einschließlich Wort-, Satz- und syntaktischer Trigger, deutlich verbessert. Darüber hinaus ist DPoE auch in der komplexeren Einstellung effektiv, bei der mehrere Arten von Triggern verteidigt werden müssen.

Stats

Durch Einfügen mehrerer Wörter als Trigger in den Trainingssatz eines Anti-Hate-Speech-Systems kann ein Angreifer die toxische Erkennung leicht umgehen und die Website mit Hassreden überschwemmen.
Backdoor-Trigger können implizit oder unsichtbar sein, wie z.B. syntaktische oder stilistische Trigger, die schwer zu erkennen sind.
Angreifer können unter herausfordernderen Bedingungen eine Kombination verschiedener Arten von Triggern wählen, um ein Modell anzugreifen.

Quotes

"Backdoor-Trigger können implizit oder unsichtbar sein. Stattdessen Einfügen von greifbaren Triggern wie "[cf, mn, bb, tq, mb]" können Angreifer syntaktische (Qi et al., 2021c) oder stilistische (Qi et al., 2021b) Backdoors verwenden, die schwer zu bemerken sind."
"Angreifer könnten unter herausforderenderen Bedingungen eine Kombination verschiedener Arten von Triggern wählen, um ein Modell anzugreifen."

Key Insights Distilled From

From Shortcuts to Triggers

by Qin Liu,Fei ... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.14910.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte DPoE auf generative Aufgaben wie Textgenerierung erweitert werden?

Um DPoE auf generative Aufgaben wie Textgenerierung zu erweitern, könnte man das Framework anpassen, um nicht nur mit diskreten Klassifikationsaufgaben umzugehen, sondern auch mit kontinuierlichen Ausgaberaummodellen. Anstatt nur die Wahrscheinlichkeitsverteilung über diskrete Klassen zu modellieren, könnte DPoE so umgestaltet werden, dass es die Wahrscheinlichkeitsverteilung über kontinuierliche Token im generativen Modell berücksichtigt. Dies würde es ermöglichen, die Backdoor-Trigger in generativen Modellen zu erkennen und zu bekämpfen, indem die Modelle daran gehindert werden, die Backdoor-Verknüpfungen zu erlernen.

Wie könnte DPoE für Verteidigung in Black-Box-Modellen angepasst werden, bei denen der Verteidiger keinen Zugriff auf die Trainingsphase hat?

Für die Verteidigung in Black-Box-Modellen, bei denen der Verteidiger keinen Zugriff auf die Trainingsphase hat, könnte DPoE als Inference-Time-Verteidigungsmethode angepasst werden. Anstatt das Modell während des Trainings zu beeinflussen, könnte DPoE so konzipiert werden, dass es während der Inferenzphase arbeitet. Dies könnte durch die Integration von Erkennungsalgorithmen für Backdoor-Trigger in das Modell erfolgen, um verdächtige Muster oder Verhaltensweisen zu identifizieren. Auf diese Weise könnte DPoE als Black-Box-Verteidigungsmethode eingesetzt werden, um das Modell während der Inferenz vor Backdoor-Angriffen zu schützen.

Welche anderen Techniken zur Entfernung von Rauschen in Labels könnten die Leistung von DPoE weiter verbessern?

Zusätzlich zu den in DPoE verwendeten Denoising-Techniken könnten weitere Ansätze zur Entfernung von Rauschen in Labels die Leistung des Modells weiter verbessern. Ein Ansatz könnte die Verwendung von Semi-Supervised Learning sein, bei dem das Modell sowohl mit gelabelten als auch mit ungelabelten Daten trainiert wird, um die Robustheit gegenüber Rauschen zu verbessern. Eine andere Technik könnte die Verwendung von Regularisierungsmethoden sein, um das Modell vor Overfitting auf noisy labels zu schützen. Darüber hinaus könnten Techniken wie Curriculum Learning oder Self-Supervised Learning in Kombination mit Denoising-Methoden die Leistung von DPoE bei der Rauschentfernung weiter steigern.