バックドア学習リソース

このGithubリポジトリは、バックドア学習リソースの一覧をまとめたものです。詳細と分類基準については、私たちのサーベイを参照してください。

私たちは、このGithubリポジトリを毎月継続的にメンテナンスするよう最善を尽くします。

なぜバックドア学習なのか？

バックドア学習は、機械学習アルゴリズムの学習プロセスにおけるセキュリティ問題を扱う、新興の研究分野です。実際に第三者提供の学習リソースやモデルを安全に採用するためには極めて重要です。

注: 「Backdoor」は「Neural Trojan」または「Trojan」とも呼ばれることがよくあります。

ニュース

2023/7/24: ICLR'23の論文10本を追加しました。この会議の全論文は現在含まれているはずです。
2023/7/23: NeurIPS'22の論文7本とAAAI'23の論文4本を追加しました。これらの会議の全論文は現在含まれているはずです。
2023/01/25: この度、病気や博士論文の執筆などの個人的な事情により、関連論文の購読と本リポジトリの更新を一時中断していたことを深くお詫び申し上げます。2023年6月以降に更新を再開します。
2022/12/05: リポジトリの形式を少し変更し、会議論文をジャーナル論文の前に配置するようにしました。具体的には、同じ年の場合、ジャーナル論文は通常かなり前に投稿されるためタイムラグがあるので、会議論文をジャーナル論文の前に配置してください。
2022/12/05: ECCV'22の論文3本を追加しました。この会議の全論文は現在含まれているはずです。

参考文献

本リポジトリまたはサーベイがあなたの研究に役立つ場合は、以下のように論文を引用してください。``` @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} }

## 貢献
<p align="center">
  <img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/placeholders/f0fc86cfe65f76d40e15aaec61704ec8220a56dc89d4be03c46f67cb31b9fa8c.svg" alt="あなたが必要です！">
</p>

このリストへの貢献にご協力ください。[私](http://liyiming.tech) に連絡するか、[プルリクエスト](https://github.com/THUYimingLi/awesome-backdoor-learning/pulls) を送信してください。

Markdown形式:```markdown
- Paper Name. 
  [[pdf]](link) 
  [[code]](link)
  - Author 1, Author 2, **and** Author 3. *Conference/Journal*, Year.

注記: 同じ年の場合、会議論文をジャーナル論文の前に配置してください。ジャーナルは通常かなり前に投稿されるため、タイムラグが生じることがあります。(すなわち、会議-->ジャーナル-->プレプリント)

バックドア学習：サーベイ。 [pdf]
- Yiming Li, Yong Jiang, Zhifeng Li, and Shu-Tao Xia. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022.
深層学習に対するバックドア攻撃と対策：包括的レビュー。 [pdf]
- Yansong Gao, Bao Gia Doan, Zhi Zhang, Siqi Ma, Anmin Fu, Surya Nepal, and Hyoungshick Kim. arXiv, 2020.
機械学習のデータセキュリティ：データポイズニング、バックドア攻撃、防御。 [pdf]
- Micah Goldblum, Dimitris Tsipras, Chulin Xie, Xinyun Chen, Avi Schwarzschild, Dawn Song, Aleksander Madry, Bo Li, and Tom Goldstein. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022.
機械学習におけるポイズニング攻撃と対策に関する包括的サーベイ。 [link]
- Zhiyi Tian, Lei Cui, Jie Liang, and Shui Yu. ACM Computing Surveys, 2022.
連合学習におけるバックドア攻撃と防御：最新技術、分類学、将来の方向性。 [link]
- Xueluan Gong, Yanjiao Chen, Qian Wang, and Weihan Kong. IEEE Wireless Communications, 2022.
深層ニューラルネットワークにおける画像分類モデルへのバックドア攻撃。 [link]
- Quanxin Zhang, Wencong Ma, Yajie Wang, Yaoyuan Zhang, Zhiwei Shi, and Yuanzhang Li. Chinese Journal of Electronics, 2022.
ニューラルトロイの木馬攻撃に対する防御：サーベイ。 [link]
- Sara Kaviani and Insoo Sohn. Neurocomputing, 2021.
ニューラルトロイの木馬に関するサーベイ。 [pdf]
- Yuntao Liu, Ankit Mondal, Abhishek Chakraborty, Michael Zuzak, Nina Jacobsen, Daniel Xing, and Ankur Srivastava. ISQED, 2020.
音声認識システムに対するバックドア攻撃：サーベイ。 [pdf]
- Baochen Yan, Jiahe Lan, and Zheng Yan. arXiv, 2023.
深層学習におけるニューラルトロイの木馬攻撃と防御のサーベイ。 [pdf]
- Jie Wang, Ghulam Mubashar Hassan, and Naveed Akhtar. arXiv, 2022.
事前学習済み言語モデルへの脅威：サーベイと分類学。 [pdf]
- Shangwei Guo, Chunlong Xie, Jiwei Li, Lingjuan Lyu, and Tianwei Zhang. arXiv, 2022.
深層ニューラルネットワークに対するバックドア攻撃と可能な防御の概要。 [pdf]
- Wei Guo, Benedetta Tondi, and Mauro Barni. arXiv, 2021.
深層学習のバックドア。 [pdf]
- Shaofeng Li, Shiqing Ma, Minhui Xue, and Benjamin Zi Hao Zhao. arXiv, 2020.

ツールボックス

学位論文

コンピュータビジョンにおけるポイズニングベースのバックドア攻撃。 [pdf]
- Yiming Li. 清華大学博士論文, 2023.
深層ニューラルネットワーク分類器に対するバックドア攻撃の防御。 [pdf]
- Zhen Xiang. ペンシルベニア州立大学博士論文, 2022.
深層学習の敵対的・バックドア堅牢性に向けて。 [link]
- Yifan Guo. ケース・ウェスタン・リザーブ大学博士論文, 2022.
堅牢で通信効率の高い分散機械学習を目指して。 [pdf]
- Hongyi Wang. ウィスコンシン大学マディソン校博士論文, 2021.
深層学習による堅牢な画像分類とモバイル上でのリアルタイムDNN推論に向けて。 [pdf]
- Pu Zhao. ノースイースタン大学博士論文, 2021.
バックドア、データポイズニング、敵対的攻撃に対する対策。 [pdf]
- Henry Daniel. テキサス大学サンアントニオ校博士論文, 2021.
深層ニューラルネットワークへのバックドア攻撃の影響の理解と緩和。 [pdf]
- Kang Liu. ニューヨーク大学博士論文, 2021.
アンフェア・トロイの木馬：モデルの公平性に対する標的型バックドア攻撃。 [pdf]
- Nicholas Furth. ニュージャージー工科大学修士論文, 2022.
もう一つの扉を確認せよ：周波数領域におけるバックドア攻撃の作成。 [pdf]
- Hasan Abed Al Kader Hammoud. キング・アブドラ科学技術大学修士論文, 2022.
ニューラルネットワークにおけるバックドア攻撃。 [link]
- Stefanos Koffas. デルフト工科大学修士論文, 2021.

人気

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