
Elenco curato di paper, survey e toolbox sul backdoor learning, che organizza attacchi basati su poisoning e difese nel deep learning per ricercatori e professionisti della sicurezza.
Questo repository GitHub riassume un elenco di risorse sul Backdoor Learning. Per maggiori dettagli e criteri di categorizzazione, fate riferimento alla nostra survey.
Faremo del nostro meglio per mantenere questo repository GitHub aggiornato con cadenza mensile.
Il backdoor learning è un'area di ricerca emergente che discute i problemi di sicurezza del processo di addestramento degli algoritmi di machine learning. È fondamentale per adottare in sicurezza risorse di addestramento o modelli di terze parti nella realtà.
Nota: 'Backdoor' è anche comunemente chiamato 'Neural Trojan' o 'Trojan'.
Se il nostro repo o la nostra survey è utile per la vostra ricerca, citate il nostro articolo come segue:``` @article{li2022backdoor, title={Backdoor learning: A survey}, author={Li, Yiming and Jiang, Yong and Li, Zhifeng and Xia, Shu-Tao}, journal={IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems}, year={2022} }
## Come contribuire
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<img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/placeholders/f0fc86cfe65f76d40e15aaec61704ec8220a56dc89d4be03c46f67cb31b9fa8c.svg" alt="Abbiamo bisogno di te!">
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- Paper Name.
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- Author 1, Author 2, **and** Author 3. *Conference/Journal*, Year.
Nota: Nello stesso anno, si prega di inserire l'articolo di conferenza prima dell'articolo di rivista, poiché gli articoli di rivista vengono solitamente sottomessi molto tempo prima e quindi hanno un certo ritardo. (cioè, Conferenze-->Riviste-->Preprint)
Backdoor Learning: A Survey. [pdf]
Backdoor Attacks and Countermeasures on Deep Learning: A Comprehensive Review. [pdf]
Data Security for Machine Learning: Data Poisoning, Backdoor Attacks, and Defenses. [pdf]
A Comprehensive Survey on Poisoning Attacks and Countermeasures in Machine Learning. [link]
Backdoor Attacks and Defenses in Federated Learning: State-of-the-art, Taxonomy, and Future Directions. [link]
Backdoor Attacks on Image Classification Models in Deep Neural Networks. [link]
Defense against Neural Trojan Attacks: A Survey. [link]
A Survey on Neural Trojans. [pdf]
Backdoor Attacks against Voice Recognition Systems: A Survey.
Poisoning-based Backdoor Attacks in Computer Vision. [pdf]
Defense of Backdoor Attacks against Deep Neural Network Classifiers. [pdf]
Towards Adversarial and Backdoor Robustness of Deep Learning. [link]
Toward Robust and Communication Efficient Distributed Machine Learning. [pdf]
Towards Robust Image Classification with Deep Learning and Real-Time DNN Inference on Mobile. [pdf]
Countermeasures Against Backdoor, Data Poisoning, and Adversarial Attacks. [pdf]
Understanding and Mitigating the Impact of Backdooring Attacks on Deep Neural Networks. [pdf]
Un-fair trojan: Targeted Backdoor Attacks against Model Fairness. [pdf]
Check Your Other Door: Creating Backdoor Attacks in the Frequency Domain. [pdf]
Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses. [pdf] [code]
Few-shot Backdoor Attacks via Neural Tangent Kernels. [pdf] [code]
Color Backdoor: A Robust Poisoning Attack in Color Space. [pdf]
Untargeted Backdoor Watermark: Towards Harmless and Stealthy Dataset Copyright Protection. [pdf] [code]
DEFEAT: Deep Hidden Feature Backdoor Attacks by Imperceptible Perturbation and Latent Representation Constraints. [pdf]
Marksman Backdoor: Backdoor Attacks with Arbitrary Target Class. [pdf]
An Invisible Black-box Backdoor Attack through Frequency Domain. [pdf] [code]
BppAttack: Stealthy and Efficient Trojan Attacks against Deep Neural Networks via Image Quantization and Contrastive Adversarial Learning. [pdf] [code]
Dynamic Backdoor Attacks Against Machine Learning Models. [pdf]
Imperceptible Backdoor Attack: From Input Space to Feature Representation. [pdf] [code]
Invisible Backdoor Attack with Sample-Specific Triggers. [pdf] [code]
Manipulating SGD with Data Ordering Attacks. [pdf]
Backdoor Attack with Imperceptible Input and Latent Modification. [pdf]
LIRA: Learnable, Imperceptible and Robust Backdoor Attacks. [pdf]
Blind Backdoors in Deep Learning Models. [pdf] [code]
Backdoor Attacks Against Deep Learning Systems in the Physical World. [pdf] [Tesi magistrale]
Deep Feature Space Trojan Attack of Neural Networks by Controlled Detoxification. [pdf] [code]
WaNet - Imperceptible Warping-based Backdoor Attack. [pdf] [code]
Attacco backdoor composito per reti neurali profonde mescolando feature benigne esistenti. [pdf]
Attacco backdoor dinamico consapevole dell'input. [pdf] [code]
Bypassare gli algoritmi di rilevazione delle backdoor nel deep learning. [pdf]
Incorporamento di backdoor in modelli di reti neurali convoluzionali tramite perturbazione invisibile. [pdf]
Attacchi backdoor clean-label su modelli di riconoscimento video. [pdf] [code]
Sfuggire alla rilevazione degli attacchi backdoor nel deep learning. [link]
Reflection Backdoor: un attacco backdoor naturale sulle reti neurali profonde. [pdf] [code]
Un nuovo attacco backdoor nelle CNNS tramite corruzione del training set senza avvelenamento delle etichette. [pdf]
Attacchi backdoor label-consistent. [pdf] [code]
BadNets: identificazione delle vulnerabilità nella supply chain dei modelli di machine learning. [pdf] [journal]
Attacchi backdoor mirati su sistemi di deep learning tramite data poisoning. [pdf] [code]
Backdoor artigianali nelle reti neurali profonde. [pdf]
Attacco trojan difficilmente percettibile contro le reti neurali con bit flip. [pdf] [code]
ProFlip: attacco trojan mirato con bit flip progressivi. [pdf]
TBT: attacco mirato a reti neurali con bit trojan. [pdf] [code]
Come iniettare backdoor con maggiore coerenza: ancoraggio dei logit su dati puliti. [pdf]
Le perturbazioni avversarie dei pesi possono iniettare backdoor neurali? [pdf]
Attacco versatile ai pesi tramite flipping di un numero limitato di bit. [pdf]
Verso attacchi realistici di iniezione di backdoor sulle DNN tramite Rowhammer. [pdf]
LoneNeuron: un trojan neurale nel dominio delle feature estremamente efficace che utilizza watermark invisibili e polimorfi. [pdf]
Verso un attacco backdoor pratico in fase di deployment su reti neurali profonde. [pdf] [code]
Nascondere aghi in un pagliaio: verso la costruzione di reti neurali che eludono la verifica. [link] [code]
Trojan furtivo e flessibile nel framework di deep learning. [link]
FooBaR: attacco backdoor di fault fooling sull'addestramento di reti neurali. [link] [code]
DeepPayload: attacco backdoor black-box su modelli di deep learning tramite iniezione di payload neurale. [pdf]
Un approccio sorprendentemente semplice per l'attacco trojan nelle reti neurali profonde. [pdf] [code]
ImpNet: backdoor impercettibili e non rilevabili black-box in reti neurali compilate. [pdf] [website] [code]
Non attivarmi! Un attacco backdoor senza trigger contro le reti neurali profonde. [pdf]
Attacco backdoor nel mondo fisico. [pdf] [extension]
DeepSweep: un framework di valutazione per mitigare gli attacchi backdoor alle DNN tramite data augmentation. [pdf] [code]
Februus: difesa tramite purificazione dell'input contro gli attacchi trojan su sistemi di reti neurali profonde. [pdf] [code]
Trojan neurali. [pdf]
Difendere le reti neurali profonde dagli attacchi backdoor utilizzando un autoencoder de-trigger. [pdf]
ConFoc: protezione content-focus contro gli attacchi trojan sulle reti neurali. [pdf]
Difesa model-agnostic contro gli attacchi backdoor nel machine learning. [pdf]
Pulizia delle backdoor con dati non etichettati. [pdf] [code]
Unlearning avversario delle backdoor tramite ipergradiente implicito. [pdf] [code]
Rimozione delle backdoor senza dati basata sulla lipschitzianità dei canali. [pdf] [code]
Eliminare i trigger backdoor per le reti neurali profonde tramite distillazione del grafo delle relazioni di attenzione. [pdf]
Le distribuzioni pre-attivazione espongono i neuroni backdoor. [pdf] [code]
Il pruning avversario dei neuroni purifica i modelli deep backdoorati. [pdf] [code]
Distillazione dell'attenzione neurale: cancellare i trigger backdoor dalle reti neurali profonde. [pdf] [code]
Distillare i pattern backdoor cognitivi all'interno di un'immagine. [pdf] [code]
UNICORN: un framework unificato per l'inversione dei trigger backdoor. [pdf] [code]
Migliore ottimizzazione dell'inversione del trigger nella scansione delle backdoor. [pdf] [codice]
Difesa backdoor few-shot tramite stima di Shapley. [pdf]
Ripensare l'ingegneria inversa dei trigger trojan. [pdf] [codice]
Cancellazione one-shot di backdoor neurali tramite mascheramento avversario dei pesi. [pdf] [codice]
Rilevamento di backdoor complesse tramite differenziazione simmetrica delle feature. [pdf] [codice]
Rilevamento post-addestramento di attacchi backdoor per scenari a due classi e multi-attacco. [pdf] [codice]
Rimescolamento casuale dei canali: rilevamento di attacchi backdoor con overhead minimo senza dataset puliti. [pdf] [codice]
Un approccio di rilevamento delle anomalie per reti neurali con backdoor: il riconoscimento facciale come caso di studio. [pdf]
Rilevamento di backdoor basato sul percorso critico per reti neurali profonde. [link]
Rilevamento di trojan IA tramite meta-analisi neurale. [pdf]
Rilevamento topologico di reti neurali trojanizzate. [pdf]
Rilevamento black-box degli attacchi backdoor con informazioni e dati limitati.
Difesa backdoor tramite disaccoppiamento del processo di addestramento. [pdf] [codice]
Difesa backdoor efficace sfruttando la sensibilità dei campioni avvelenati. [pdf] [codice]
Trap and Replace: difendere dagli attacchi backdoor intrappolandoli in una sottorete facile da sostituire. [pdf] [codice]
Addestramento con più fiducia: mitigare le backdoor iniettate e naturali durante l'addestramento. [pdf] [codice]
Anti-Backdoor Learning: addestrare modelli puliti su dati avvelenati. [pdf] [codice]
Robusto rilevamento di anomalie e rilevamento di attacchi backdoor tramite privacy differenziale. [pdf] [codice]
Una forte data augmentation sanifica gli attacchi di avvelenamento e backdoor senza compromettere l'accuratezza. [pdf]
SCALE-UP: un efficiente rilevamento black-box di backdoor a livello di input tramite l'analisi della coerenza delle previsioni scalate. [pdf] [codice]
Distillare i pattern backdoor cognitivi all'interno di un'immagine. [pdf] [codice]
Il clustering di incompatibilità come difesa contro gli attacchi di avvelenamento backdoor. [pdf] [codice]
Le "Beatrix'' resurrezioni: robusto rilevamento di backdoor tramite matrici di Gram. [pdf] [codice]
Difesa backdoor efficace sfruttando la sensibilità dei campioni avvelenati. [pdf] [codice]
Verso difese neurali efficaci e robuste contro i trojan tramite filtraggio degli input. [pdf] [codice]
Possiamo mitigare gli attacchi backdoor usando metodi di rilevamento avversario? [link]
Verso la Certificazione della Robustezza contro le Perturbazioni Universali. [pdf] [code]
BagFlip: Una Difesa Certificata contro l'Avvelenamento dei Dati. [pdf] [code]
RAB: Robustezza Dimostrabile contro gli Attacchi Backdoor. [pdf] [code]
Robustezza Certificata dei Nearest Neighbors contro l'Avvelenamento dei Dati e gli Attacchi Backdoor. [pdf]
Deep Partition Aggregation: Difesa Dimostrabile contro gli Attacchi di Avvelenamento Generali [pdf] [code]
Robustezza Certificata Intrinseca del Bagging contro gli Attacchi di Avvelenamento dei Dati [pdf] [code]
Robustezza Certificata contro gli Attacchi di Label-Flipping tramite Smorzamento Randomizzato. [pdf]
Sulla Certificazione della Robustezza contro gli Attacchi Backdoor tramite Smorzamento Randomizzato.
FLIP: Un Framework di Difesa Dimostrabile per la Mitigazione delle Backdoor nell'Apprendimento Federato. [pdf] [code]
Sulla Vulnerabilità delle Difese Backdoor per l'Apprendimento Federato. [link] [code]
Avvelenamento con Cerberus: Attacco Backdoor Furtivo e Collusivo contro l'Apprendimento Federato. [link]
Neurotoxin: Backdoor Persistenti nell'Apprendimento Federato. [pdf]
FLAME: Domare le Backdoor nell'Apprendimento Federato. [pdf]
DeepSight: Mitigare gli Attacchi Backdoor nell'Apprendimento Federato tramite Ispezione Profonda del Modello. [pdf]
Difendere l'Inferenza delle Etichette e gli Attacchi Backdoor nell'Apprendimento Federato Verticale. [pdf]
Apprendimento incrementale, minacce backdoor incrementali. [link]
Iniezione backdoor robusta con capacità di resistere al trasferimento di rete. [link]
Attacchi backdoor anti-distillazione: le backdoor possono davvero sopravvivere alla distillazione della conoscenza. [pdf]
Attacchi backdoor con trigger nascosto. [pdf] [code]
Attacchi di avvelenamento dei pesi su modelli pre-addestrati. [pdf] [code]
Attacchi backdoor contro l'apprendimento per trasferimento con modelli di deep learning pre-addestrati. [pdf]
Attacchi backdoor latenti su reti neurali profonde. [pdf]
Backdoor architetturali nelle reti neurali. [pdf]
Difesa dimostrabile contro le politiche backdoor nell'apprendimento per rinforzo. [pdf] [code]
MARNet: attacchi backdoor contro l'apprendimento per rinforzo cooperativo multi-agente. [link]
BACKDOORL: attacco backdoor contro l'apprendimento per rinforzo competitivo. [pdf]
Stop-and-Go: esplorazione degli attacchi backdoor sui sistemi di controllo della congestione del traffico basati sull'apprendimento per rinforzo profondo. [pdf]
Agent Manipulator: attacchi strategici furtivi sull'apprendimento per rinforzo profondo. [link]
TrojDRL: valutazione degli attacchi backdoor sull'apprendimento per rinforzo profondo. [pdf] [code]
Avvelenamento degli agenti di apprendimento per rinforzo profondo con trigger in-distribution. [pdf]
Un attacco backdoor basato su pattern temporali all'apprendimento per rinforzo profondo. [pdf]
Attacchi backdoor sull'apprendimento auto-supervisionato. [pdf] [code]
Avvelenamento e backdoor nell'apprendimento contrastivo. [pdf]
BadEncoder: attacchi backdoor agli encoder pre-addestrati nell'apprendimento auto-supervisionato. [pdf] [code]
DeHiB: attacco backdoor nascosto profondo sull'apprendimento semi-supervisionato tramite perturbazione avversaria. [pdf]
Backdoor neurale profonda nell'apprendimento semi-supervisionato: minacce e contromisure. [link]
Attacchi backdoor nella supply chain del masked image modeling. [pdf]
Watermarking degli encoder pre-addestrati nell'apprendimento contrastivo. [pdf]
RIBAC: verso un attacco backdoor robusto e impercettibile contro DNN compatti. [pdf] [code]
Qu-ANTI-zation: sfruttare gli artefatti della quantizzazione per ottenere risultati avversari. [pdf] [code]
Comprendere le minacce delle reti neurali quantizzate trojanizzate nelle supply chain dei modelli. [pdf]
Backdoor di quantizzazione nei modelli di deep learning. [pdf]
Backdoor furtive come artefatti di compressione. [pdf]
TrojText: inserimento invisibile di trojan testuali in fase di test. [pdf] [code]
Difesa dagli attacchi backdoor nella generazione del linguaggio naturale. [link]
Rimozione delle backdoor nei modelli pre-addestrati tramite pre-addestramento continuo regolarizzato. [pdf] [code]
BadPrompt: attacchi backdoor sui prompt continui. [pdf] [code]
Il moderate-fitting come difensore naturale dalle backdoor per i modelli linguistici pre-addestrati [pdf] [code]
Una valutazione unificata dell'apprendimento backdoor testuale: framework e benchmark. [pdf] [code]
Modelli linguistici di parte: rischi della propaganda-as-a-service e contromisure [pdf] [code]
Attacco backdoor trasferibile sui grafi. [pdf]
Più è meglio (per lo più): sugli attacchi backdoor nelle reti neurali a grafo federate. [pdf]
Backdoor sui grafi. [pdf] [code]
Attacchi backdoor alle reti neurali a grafo. [pdf]
Difesa dagli attacchi backdoor sulle reti neurali a grafo tramite spiegabilità. [pdf]
Link-Backdoor: attacco backdoor sulla previsione dei link tramite iniezione di nodi. [pdf] [code]
Attacchi backdoor basati sui nodi vicini sulle reti convoluzionali a grafo. [pdf]
Dyn-Backdoor: attacco backdoor sulla previsione dinamica dei link. [pdf]
Attacchi backdoor basati sulla spiegabilità contro le reti neurali a grafo. [pdf]
Un attacco backdoor contro i classificatori di nuvole di punti 3D. [pdf] [code]
PointBA: verso attacchi backdoor nelle nuvole di punti 3D. [pdf]
Attacco backdoor impercettibile e robusto nelle nuvole di punti 3D. [pdf]
Rilevamento di attacchi backdoor contro i classificatori di nuvole di punti. [pdf]
Avvelenamento di MorphNet per attacchi backdoor clean-label alle nuvole di punti. [pdf]
Verso attacchi backdoor furtivi contro il riconoscimento vocale tramite elementi del suono. [pdf] [code]
Violare il riconoscimento del parlante con Paddingback. [link]
Attacco backdoor inaudibile tramite iniezione furtiva di trigger di frequenza nello spettrogramma audio. [link]
SilentTrig: un attacco backdoor impercettibile contro l'identificazione del parlante con trigger nascosti. [link]
Il diavolo nella stanza: innescare backdoor audio nel mondo fisico. [pdf]
Il manipolatore silenzioso: un attacco backdoor pratico e inaudibile contro i sistemi di riconoscimento vocale. [link]
Con stile: backdoor audio tramite trasformazioni stilistiche. [pdf]
VenoMave: avvelenamento mirato contro il riconoscimento vocale. [pdf]
FIBA: attacco backdoor basato su iniezione di frequenza nell'analisi di immagini mediche. [pdf]
Sfruttare i pattern di valori mancanti per un attacco backdoor sui modelli di machine learning delle cartelle cliniche elettroniche: studio di sviluppo e validazione. [link]
Il machine learning con le cartelle cliniche elettroniche è vulnerabile agli attacchi backdoor con trigger. [pdf]
La spiegabilità conta: attacchi backdoor sull'imaging medico. [pdf]
TRAPDOOR: riutilizzare le backdoor per rilevare il bias del dataset nell'analisi genomica basata su machine learning. [pdf]
Stai catturando la mia attenzione: i Vision Transformer sono cattivi apprendenti sotto attacchi backdoor? [pdf]
TrojViT: inserimento di trojan nei Vision Transformer. [pdf]
Difesa dagli attacchi backdoor sui Vision Transformer tramite elaborazione delle patch. [link]
Attacchi backdoor sui Vision Transformer. [pdf] [code]
TrojViT: inserimento di trojan nei Vision Transformer. [pdf]
Dirottamento dell'attenzione nei transformer trojan. [pdf]
DBIA: attacco di iniezione backdoor senza dati contro le reti transformer. [pdf] [code]
Come iniettare backdoor nei modelli di diffusione? [pdf] [code]
TrojDiff: attacchi trojan sui modelli di diffusione con obiettivi diversi. [pdf] [code]
VulnerGAN: un attacco backdoor tramite amplificazione delle vulnerabilità contro i sistemi di rilevamento delle intrusioni di rete basati su machine learning. [link] [code]
Attacchi di avvelenamento backdoor guidati dalla spiegazione contro i classificatori di malware. [pdf]
Attacco backdoor sui rilevatori di malware Android basati su machine learning. [link]
Jigsaw Puzzle: attacco backdoor selettivo per sovvertire i classificatori di malware. [pdf]
Backdoor a immagini pulite: attaccare modelli multi-etichetta con sole etichette avvelenate. [pdf] [code]
Attacco backdoor non mirato contro il rilevamento di oggetti. [pdf] [code]
Attacchi backdoor few-shot sul tracciamento visivo di oggetti. [pdf] [code]
BadDet: attacchi backdoor sul rilevamento di oggetti. [pdf]
Attaccare allineando: attacchi backdoor clean-label sul rilevamento di oggetti. [pdf]
Attacchi backdoor invisibili basati su maschere sul rilevamento di oggetti. [pdf]
TAT: attacchi backdoor mirati contro il tracciamento visivo di oggetti. [link] [code]
Il lato oscuro dell'AutoML: verso la ricerca di backdoor architetturali. [pdf] [code]
Attacchi backdoor contro la compressione profonda delle immagini tramite trigger di frequenza adattivo. [pdf] Yi Yu, Yufei Wang, Wenhan Yang, Shijian Lu, Yap-Peng Tan, and Alex C. Kot. CVPR, 2023.
Il lato oscuro delle reti neurali a routing dinamico: verso l'iniezione di backdoor per l'efficienza. [pdf]
Attacchi backdoor sul conteggio della folla. [pdf]
Attacchi backdoor sul sistema di interpretazione delle DNN. [pdf]
Il diavolo è nella GAN: difendere i modelli generativi profondi dagli attacchi backdoor. [pdf] [code] [demo]
Attacco backdoor orientato agli oggetti contro la didascalia automatica delle immagini. [link]
Quando un attacco backdoor ha successo nella ricostruzione delle immagini? Uno studio su euristiche vs. soluzione bi-livello.
Distillare i pattern backdoor cognitivi all'interno di un'immagine. [pdf] [code]
Trovare backdoor fisiche che si verificano naturalmente nei dataset di immagini. [pdf] [code]
BackdoorBox: una toolbox Python per l'apprendimento backdoor. [pdf] [code]
TROJANZOO: tutto ciò che hai sempre voluto sapere sulle backdoor neurali (ma che avevi paura di chiedere). [pdf] [code]
Una valutazione unificata dell'apprendimento backdoor testuale: framework e benchmark. [pdf] [code]
BackdoorBench: un benchmark completo per l'apprendimento backdoor. [pdf] [code] [website]
A Survey of Neural Trojan Attacks and Defenses in Deep Learning. [pdf]
Threats to Pre-trained Language Models: Survey and Taxonomy. [pdf]
An Overview of Backdoor Attacks Against Deep Neural Networks and Possible Defences. [pdf]
Deep Learning Backdoors. [pdf]
Backdoor Attacks in Neural Networks. [link]
Backdoor Defenses. [pdf]
Geometric Properties of Backdoored Neural Networks. [pdf]
Detecting Backdoored Neural Networks with Structured Adversarial Attacks. [pdf]
Backdoor Attacks Against Deep Learning Systems in the Physical World. [pdf]
Stealthy Backdoor Attack with Adversarial Training. [link]
Invisible and Efficient Backdoor Attacks for Compressed Deep Neural Networks. [link]
Dynamic Backdoors with Global Average Pooling. [pdf]
Poison Ink: Robust and Invisible Backdoor Attack. [pdf]
Enhancing Backdoor Attacks with Multi-Level MMD Regularization. [link]
PTB: Robust Physical Backdoor Attacks against Deep Neural Networks in Real World. [link]
IBAttack: Being Cautious about Data Labels. [link]
BlindNet Backdoor: Attack on Deep Neural Network using Blind Watermark. [link]
Natural Backdoor Attacks on Deep Neural Networks via Raindrops. [link]
Dispersed Pixel Perturbation-based Imperceptible Backdoor Trigger for Image Classifier Models. [pdf]
FRIB: Low-poisoning Rate Invisible Backdoor Attack based on Feature Repair. [pdf]
Augmentation Backdoors. [pdf] [code]
Just Rotate it: Deploying Backdoor Attacks via Rotation Transformation. [pdf]
Natural Backdoor Datasets. [pdf]
Enhancing Clean Label Backdoor Attack with Two-phase Specific Triggers. [pdf]
Circumventing Backdoor Defenses That Are Based on Latent Separability. [pdf] [code]
Narcissus: A Practical Clean-Label Backdoor Attack with Limited Information. [pdf]
CASSOCK: Viable Backdoor Attacks against DNN in The Wall of Source-Specific Backdoor Defences. [pdf]
Trojan Horse Training for Breaking Defenses against Backdoor Attacks in Deep Learning. [pdf]
Label-Smoothed Backdoor Attack. [pdf]
Imperceptible and Multi-channel Backdoor Attack against Deep Neural Networks. [pdf]
Compression-Resistant Backdoor Attack against Deep Neural Networks. [pdf]
AdvDoor: Adversarial Backdoor Attack of Deep Learning System. [pdf] [code]
Invisible Poison: A Blackbox Clean Label Backdoor Attack to Deep Neural Networks. [pdf]
Backdoor Attack in the Physical World. [pdf] [extension]
Defense-Resistant Backdoor Attacks against Deep Neural Networks in Outsourced Cloud Environment. [Link]
Backdoor nascoste nelle caratteristiche facciali: un nuovo attacco backdoor invisibile contro i sistemi di riconoscimento facciale. [link]
Uso del rumore procedurale per realizzare un attacco backdoor. [link] [code]
Un attacco backdoor multi-target su reti neurali profonde con trigger a posizione casuale. [link]
Simtrojan: attacco backdoor furtivo. [link]
Un metodo di riduzione della differenza statistica per sfuggire alla rilevazione delle backdoor. [pdf]
Attacco backdoor tramite dominio delle frequenze. [pdf]
Controlla l'altra porta! Stabilire attacchi backdoor nel dominio delle frequenze. [pdf]
Sleeper Agent: backdoor con trigger nascosti e scalabili per reti neurali addestrate da zero. [pdf] [code]
RABA: un robusto attacco backdoor avatar su reti neurali profonde. [pdf]
Attacchi backdoor robusti contro le reti neurali profonde nel mondo fisico reale. [pdf]
Iniezione di backdoor e avvelenamento di reti neurali tramite attacchi di image scaling. [pdf]
One-to-N e N-to-One: due attacchi backdoor avanzati contro modelli di deep learning. [pdf]
Attacchi backdoor invisibili su reti neurali profonde tramite steganografia e regolarizzazione. [pdf] [arXiv Version (2019)]
HaS-Nets: un meccanismo di guarigione e selezione per difendere le DNN dagli attacchi backdoor in scenari di raccolta dati. [pdf]
FaceHack: attivazione di sistemi di riconoscimento facciale backdoorati tramite caratteristiche facciali. [pdf]
La luce può hackerare il tuo volto! Attacco backdoor black-box sui sistemi di riconoscimento facciale. [pdf]
TrojanNet: incorporare modelli trojan nascosti in reti neurali. [pdf]
Iniezione di backdoor in reti neurali convoluzionali tramite perturbazioni mirate dei pesi. [pdf]
BadRes: rivelare le backdoor tramite connessioni residue. [pdf]
Backdoor architetturali nelle reti neurali. [pdf]
Inserire backdoor non rilevabili nei modelli di machine learning. [pdf]
Difesa guidata dall'interpretabilità contro gli attacchi backdoor alle reti neurali profonde. [link]
Boundary augment: un metodo di data augmentation per difendersi dagli attacchi poison. [link]
Colmare la connettività tra modalità nei paesaggi di loss e robustezza avversaria. [pdf] [code]
Fine-Pruning: difendersi dagli attacchi di backdooring sulle reti neurali profonde. [pdf] [code]
Trojan neurali. [pdf]
Adattamento al test-time dei blocchi residui contro attacchi di poisoning e backdoor. [pdf]
Disabilitare le backdoor e identificare i dati poison utilizzando la knowledge distillation negli attacchi backdoor su reti neurali profonde. [pdf]
Difendersi dagli attacchi backdoor sulle reti neurali profonde. [pdf]
Difesa dagli attacchi backdoor tramite identificazione e purificazione dei neuroni dannosi. [pdf]
Trasformare una maledizione in una benedizione: abilitare difese senza dati puliti tramite model inversion. [pdf]
Fine-tuning avversario per la difesa dalle backdoor: collegare gli esempi avversari ai campioni attivati da trigger. [pdf]
Riciclaggio delle reti neurali: rimuovere i watermark backdoor black-box dalle reti neurali profonde. [pdf]
HaS-Nets: un meccanismo di guarigione e selezione per difendere le DNN dagli attacchi backdoor in scenari di raccolta dati. [pdf]
AEVA: rilevamento black-box di backdoor tramite analisi avversaria dei valori estremi. [pdf] [codice]
Caccia al trigger con prior topologico per il rilevamento di Trojan. [pdf] [codice]
Difesa dalle backdoor con machine unlearning. [pdf]
Rilevamento black-box degli attacchi backdoor con informazioni e dati limitati. [pdf]
Scansione delle backdoor per reti neurali profonde tramite ottimizzazione K-Arm. [pdf] [codice]
Verso l'ispezione e l'eliminazione delle backdoor trojan nelle reti neurali profonde. [pdf] [versione precedente] [codice]
GangSweep: spazzare via le backdoor neurali con le GAN. [pdf]
Rilevamento di backdoor in classificatori addestrati senza accesso al set di addestramento. [pdf]
Neural Cleanse: identificare e mitigare gli attacchi backdoor nelle reti neurali. [pdf] [codice]
Difendere le backdoor neurali tramite la modellazione generativa delle distribuzioni. [pdf] [codice]
DeepInspect: un framework black-box per il rilevamento e la mitigazione di Trojan nelle reti neurali profonde. [pdf]
Identificazione di trigger fisicamente realizzabili per reti di riconoscimento facciale con backdoor. [link]
Rivelare backdoor percettibili nelle DNN senza il set di addestramento tramite la statistica della frazione massima ottenibile di errori di classificazione. [pdf]
Generazione adattiva di perturbazioni per il rilevamento di backdoor multiple. [pdf]
La confidenza conta: ispezionare le backdoor nelle reti neurali profonde tramite il trasferimento di distribuzione. [pdf]
Difesa contro attacchi trojan multi-target. [pdf]
Apprendimento contrastivo del modello per la difesa dalle backdoor. [pdf]
CatchBackdoor: test delle backdoor tramite identificazione critica dei percorsi neurali trojan mediante fuzzing differenziale. [pdf]
Rilevare e rimuovere i watermark nelle reti neurali profonde tramite reti generative avversarie. [pdf]
TAD: rilevamento black-box di Trojan per l'IA basato sull'approssimazione del trigger. [pdf]
Rilevamento scalabile di backdoor nelle reti neurali. [pdf]
NNoculation: trattamento ad ampio spettro e mirato di DNN con backdoor. [pdf] [codice]
Universal Litmus Patterns: rivelare gli attacchi backdoor nelle CNN. [pdf] [codice]
Firma a un pixel: caratterizzazione dei modelli CNN per il rilevamento di backdoor. [pdf]
Rilevamento pratico di reti neurali trojan: casi con dati limitati e senza dati. [pdf] [codice]
Rilevamento di attacchi backdoor tramite differenza di classe nelle reti neurali profonde. [pdf]
Approccio basato sul pruning baseline per il rilevamento di trojan nelle reti neurali. [pdf]
Rilevamento universale post-addestramento di backdoor. [pdf]
Firme trojan nei pesi delle DNN. [pdf]
EX-RAY: distinguere le backdoor iniettate dalle feature naturali nelle reti neurali esaminando la simmetria differenziale delle feature. [pdf]
TOP: rilevamento di backdoor nelle reti neurali tramite trasferibilità della perturbazione. [pdf]
Rilevare DNN trojanizzate tramite attribuzioni controfattuali. [pdf]
Cassandra: rilevare reti trojanizzate da perturbazioni avversarie. [pdf]
Odyssey: creazione, analisi e rilevamento di modelli trojan. [pdf] [dataset]
Analisi della risposta al rumore per il rilevamento rapido di backdoor nelle reti neurali profonde. [pdf]
NeuronInspect: rilevare backdoor nelle reti neurali tramite spiegazioni di output. [pdf]
Ciò che non ti uccide ti rende più robusto: addestramento avversario contro veleni e backdoor. [pdf]
Rimozione di watermark basati su backdoor nelle reti neurali con dati limitati. [pdf]
Mask and Restore: difesa backdoor cieca al momento del test con autoencoder mascherato. [pdf] [codice]
Sull'efficacia dell'addestramento avversario contro gli attacchi backdoor. [pdf]
Ridare fiducia al riconoscimento facciale: mitigare gli attacchi backdoor nel riconoscimento facciale per prevenire potenziali violazioni della privacy. [pdf]
SanitAIs: data augmentation non supervisionata per sanificare le reti neurali trojanizzate. [pdf]
Sull'efficacia della mitigazione degli attacchi di avvelenamento dei dati con il gradient shaping. [pdf] [codice]
DP-InstaHide: disinnescare in modo dimostrabile gli attacchi di avvelenamento e backdoor con data augmentation a privacy differenziale. [pdf]
LinkBreaker: spezzare il legame backdoor-trigger nelle DNN tramite il controllo di coerenza dei neuroni. [link]
Protezione dell'integrità basata sulla similarità per sistemi di deep learning. [link]
Un rilevatore on-line basato su feature per rimuovere le backdoor avversarie tramite demarcazione iterativa. [pdf]
Ripensare i trigger degli attacchi backdoor: una prospettiva di frequenza. [pdf] [codice]
Il demone nella variante: analisi statistica delle DNN per un robusto rilevamento della contaminazione backdoor. [pdf] [codice]
CLEANN: Scudo Trojan Accelerato per Reti Neurali Integrate. [pdf]
Rilevamento Robusto di Anomalie e Rilevamento di Attacchi Backdoor tramite Privacy Differenziale. [pdf] [code]
Difesa Semplice e Agnostica agli Attacchi contro gli Attacchi Mirati ai Set di Addestramento tramite Similarità del Coseno. [pdf] [code]
SentiNet: Rilevamento di Attacchi Universali Localizzati contro i Sistemi di Deep Learning. [pdf]
STRIP: Una Difesa contro gli Attacchi Trojan sulle Reti Neurali Profonde. [pdf] [extension] [code]
Rilevamento di Attacchi Backdoor sulle Reti Neurali Profonde tramite Clustering delle Attivazioni. [pdf] [code]
Modelli Probabilistici Profondi per Rilevare Attacchi di Avvelenamento dei Dati. [pdf]
Firme Spettrali negli Attacchi Backdoor. [pdf] [code]
Una Difesa Adattiva Black-box contro gli Attacchi Trojan (TrojDef). [pdf]
Combattere il Veleno con il Veleno: Rilevamento dei Campioni Backdoor Avvelenati tramite Disaccoppiamento delle Correlazioni Benigne. [pdf] [code]
PiDAn: Un Approccio di Ottimizzazione della Coerenza per il Rilevamento e la Mitigazione degli Attacchi Backdoor nelle Reti Neurali Profonde. [pdf]
Analisi e Mitigazione dei Trojan nelle Reti Neurali dal Dominio di Input. [pdf]
Un Framework Generale per la Difesa contro gli Attacchi Backdoor tramite Grafi di Influenza. [pdf]
NTD: Rilevamento Backdoor abilitato dalla Non-Trasferibilità. [pdf]
Un Framework Unificato per la Gestione della Qualità dei Dati Orientata ai Compiti. [pdf]
TESDA: Rilevamento Statistico di Attacchi nelle Reti Neurali Profonde tramite Trasformazioni. [pdf]
Rintracciamento degli Attacchi di Avvelenamento dei Dati nelle Reti Neurali. [pdf]
Garanzie Dimostrabili contro l'Avvelenamento dei Dati tramite Auto-Espansione e Compatibilità. [pdf]
Difesa Online di Modelli Trojanizzati tramite Errate Attribuzioni. [pdf]
Rilevamento di Backdoor nelle Reti Neurali Profonde tramite Perturbazioni Avversarie Intenzionali. [pdf]
Esporre le Backdoor nei Modelli di Machine Learning Robusti. [pdf]
HaS-Nets: Un Meccanismo di Cura e Selezione per Difendere le DNN dagli Attacchi Backdoor negli Scenari di Raccolta Dati. [pdf]
Il Veleno come Cura: Rilevare e Neutralizzare Attacchi Backdoor di Dimensioni Variabili nelle Reti Neurali Profonde. [pdf]
BagFlip: Una Difesa Certificata contro l'Avvelenamento dei Dati. [pdf]
Un'Analisi dei Meccanismi di Aggregazione Tolleranti ai Bizantini sull'Avvelenamento del Modello nell'Apprendimento Federato. [link]
Contro gli Attacchi Backdoor nell'Apprendimento Federato con Privacy Differenziale. [link]
Aggregazione Parziale Sicura: Rendere l'Apprendimento Federato più Robusto per le Applicazioni Industry 4.0. [link]
Aggregazione Resiliente agli Attacchi Backdoor basata sul Filtraggio Robusto degli Outlier nell'Apprendimento Federato per la Classificazione delle Immagini. [link]
Difesa contro l'Attacco Backdoor nell'Apprendimento Federato. [link] [code]
Apprendimento Federato con Privacy Rafforzata contro gli Avversari dell'Avvelenamento. [link]
Attacchi Backdoor Coordinati contro l'Apprendimento Federato con Trigger Dipendenti dal Modello. [link]
CRFL: Apprendimento Federato Certificabilmente Robusto contro gli Attacchi Backdoor. [pdf]
Maledizione o Redenzione? Come l'Eterogeneità dei Dati Influenza la Robustezza dell'Apprendimento Federato. [pdf]
Difendersi dalle Backdoor nell'Apprendimento Federato con un Tasso di Apprendimento Robusto. [pdf]
BaFFLe: Rilevamento di Backdoor tramite Apprendimento Federato basato sul Feedback. [pdf]
PipAttack: Avvelenare i Sistemi di Raccomandazione Federati per Manipolare la Promozione degli Articoli. [pdf]
Mitigare l'Attacco Backdoor tramite Filtri Federati per le Applicazioni IoT Industriali. [link]
Analisi e Difesa basate sulla Stabilità contro gli Attacchi Backdoor sui Servizi di Edge Computing. [link]
L'Attacco delle Code: Sì, Puoi Davvero Iniettare Backdoor nell'Apprendimento Federato. [pdf]
DBA: Attacchi Backdoor Distribuiti contro l'Apprendimento Federato. [pdf]
I Limiti dell'Apprendimento Federato negli Ambienti Sybil. [pdf] [extension] [code]
Come Iniettare Backdoor nell'Apprendimento Federato. [pdf]
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FL-Defender: Combattere gli Attacchi Mirati nell'Apprendimento Federato. [pdf]
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SafeNet: Mitigare gli Attacchi di Avvelenamento dei Dati sul Machine Learning Privato. [pdf] [code]
PerDoor: Backdoor Persistenti Non Uniformi nell'Apprendimento Federato tramite Perturbazioni Avversarie. [pdf] [code]
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