BC(バックドア重要)層の存在を認識し、新しいバックドア攻撃手法を提案する。
音声モデルに対するバックドア攻撃の実現可能性を示す新しい手法を紹介する。
MLモデルの弱点であるラベルフリップ攻撃に対する効果的な防御戦略が重要であり、提案された防御メカニズムは成功裏に毒されたラベルを検出し、正確性を向上させることが示されました。
低周波領域での効果的なバックドア攻撃手法の提案とその実験結果に基づく有効性と堅牢性の検証。