NeuPerm

كود الورقة البحثية NeuPerm: Disrupting the Extraction of Malware Hidden in Neural Network Parameters by Leveraging Permutation Symmetry.

NeuPerm هي خطوة تعقيم بتكلفة صفرية ودون إعادة تدريب، تُعطّل البرمجيات الخبيثة المخفية في أوزان النماذج المُدرَّبة مسبقًا عبر إعادة ترتيب الوحدات المتكافئة بالتبديل. يُبقي التبديل الحساب على مستوى النموذج دون تغيير بينما يُدمّر الحمولات المضمّنة عبر هجمات الإخفاء بالوزن مثل MaleficNet و EvilModel، بتكلفة ضئيلة على دقة النموذج.

البدء السريع — تطبيق NeuPerm

from neu_perm.perm import permute_model

# any supported CNN (vgg11/16, resnet50/101, densenet121,
# efficientnet_b0/b4, mobilenet_v2/v3_small) or LLM (llama-3.2-1b, qwen2.5-1.5b)
sanitized_sd = permute_model("vgg16", model.state_dict())
model.load_state_dict(sanitized_sd)

الترخيص

براءة اختراع قيد التسجيل. مُرخَّص للاستخدام غير التجاري وغير الاشتقاقي فقط (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International) — انظر LICENSE.

إعادة إنتاج الورقة البحثية

يوفّر المستودع سكربتًا واحدًا لكل تجربة في الورقة البحثية، وملفات CSV التي تدعم جداول الورقة البحثية وأشكالها مُودَعة تحت results/. انظر REPRODUCTION.md لفهرس مخرجات الورقة البحثية → السكربت/CSV ولمجموعات البيانات والنماذج والحمولات التي يجب عليك توفيرها بنفسك.

البيئة

conda env create -n neuperm -f environment.yaml
conda activate neuperm
pip install -e .

الاعتماديات مثبّتة لـ Python 3.9.18 وPyTorch 2.1.0 (CUDA 11.8) و torchvision 0.16.0، مع HuggingFace transformers للنموذجين اللغويين الكبيرين؛ المجموعة الدقيقة في environment.yaml وrequirements-lock.txt.

ملاحظة: إذا كان لديك pyenv مثبّتًا، فقد تبقى shims الخاصة به متقدّمة على bin الخاص بـ conda في PATH حتى بعد conda activate. تحقّق باستخدام which python — يجب أن يطبع .../envs/neuperm/bin/python. إذا أعاد مسار ~/.pyenv/shims/، شغّل pyenv shell system أولًا، أو استدعِ الملف التنفيذي للبيئة مباشرةً.

الاستشهاد

انظر CITATION.cff.