NeuPerm

Codice per il paper NeuPerm: Disrupting the Extraction of Malware Hidden in Neural Network Parameters by Leveraging Permutation Symmetry.

NeuPerm è un passo di sanitizzazione a costo zero e senza riaddestramento che interrompe il malware nascosto nei pesi di modelli pre-addestrati riordinando unità equivalenti per permutazione. La permutazione lascia invariato il calcolo a livello di modello, distruggendo al contempo i payload incorporati da attacchi di steganografia sui pesi come MaleficNet ed EvilModel, con un costo trascurabile per l'accuratezza del modello.

Avvio rapido — applicare 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)

Licenza

In attesa di brevetto. Concesso in licenza solo per uso non commerciale e non derivato (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International) — vedi LICENSE.

Riprodurre il paper

Il repository fornisce uno script per ogni esperimento del paper, e i CSV che supportano le tabelle e le figure del paper sono inclusi in results/. Vedi REPRODUCTION.md per l'indice paper-artifact → script/CSV e per i dataset, i modelli e i payload che devi fornire tu stesso.

Ambiente

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

Le dipendenze sono bloccate per Python 3.9.18, PyTorch 2.1.0 (CUDA 11.8) e torchvision 0.16.0, con transformers di HuggingFace per i due LLM; l'insieme esatto è in environment.yaml e requirements-lock.txt.

Nota: se hai pyenv installato, i suoi shim potrebbero rimanere davanti alla bin di conda nel PATH anche dopo conda activate. Verifica con which python — dovrebbe stampare .../envs/neuperm/bin/python. Se restituisce un percorso ~/.pyenv/shims/, esegui prima pyenv shell system, oppure invoca direttamente il binario dell'ambiente.

Citazione

Vedi CITATION.cff.