NeuPerm

Código para el artículo NeuPerm: Disrupting the Extraction of Malware Hidden in Neural Network Parameters by Leveraging Permutation Symmetry.

NeuPerm es un paso de saneamiento de coste cero y sin reentrenamiento que interrumpe el malware oculto en los pesos de modelos preentrenados mediante la reordenación de unidades equivalentes por permutación. La permutación deja inalterado el cómputo a nivel de modelo mientras destruye las cargas útiles incrustadas por ataques de esteganografía de pesos como MaleficNet y EvilModel, con un coste insignificante para la precisión del modelo.

Inicio rápido — aplicar 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)

Licencia

Patente en trámite. Licenciado únicamente para uso no comercial y sin obras derivadas (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International) — véase LICENSE.

Reproducir el artículo

El repositorio proporciona un script por cada experimento del artículo, y los CSV que respaldan las tablas y figuras del artículo están incluidos en results/. Véase REPRODUCTION.md para el índice de artefacto del artículo → script/CSV y para los conjuntos de datos, modelos y cargas útiles que debe proporcionar usted mismo.

Entorno

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

Las dependencias están fijadas para Python 3.9.18, PyTorch 2.1.0 (CUDA 11.8) y torchvision 0.16.0, con transformers de HuggingFace para los dos LLM; el conjunto exacto está en environment.yaml y requirements-lock.txt.

Nota: si tiene pyenv instalado, sus shims pueden permanecer por delante del bin de conda en PATH incluso después de conda activate. Verifíquelo con which python — debería imprimir .../envs/neuperm/bin/python. Si devuelve una ruta ~/.pyenv/shims/, ejecute pyenv shell system primero, o invoque el binario del entorno directamente.

Citación

Véase CITATION.cff.