NeuPerm

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

NeuPerm é uma etapa de sanitização de custo zero e sem retreinamento que interrompe malware oculto em pesos de modelos pré-treinados ao reordenar unidades equivalentes por permutação. A permutação deixa a computação em nível de modelo inalterada enquanto destrói payloads embutidos por ataques de esteganografia de pesos como MaleficNet e EvilModel, com custo insignificante para a acurácia do modelo.

Início 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)

Licença

Patente pendente. Licenciado apenas para uso não comercial e não derivado (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International) — consulte LICENSE.

Reproduzir o artigo

O repositório fornece um script por experimento do artigo, e os CSVs que sustentam as tabelas e figuras do artigo estão versionados em results/. Consulte REPRODUCTION.md para o índice artefato-do-artigo → script/CSV e para os conjuntos de dados, modelos e payloads que você deve fornecer por conta própria.

Ambiente

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

As dependências estão fixadas para Python 3.9.18, PyTorch 2.1.0 (CUDA 11.8) e torchvision 0.16.0, com transformers do HuggingFace para os dois LLMs; o conjunto exato está em environment.yaml e requirements-lock.txt.

Nota: se você tem pyenv instalado, seus shims podem permanecer à frente do bin do conda no PATH mesmo após conda activate. Verifique com which python — ele deve imprimir .../envs/neuperm/bin/python. Se retornar um caminho ~/.pyenv/shims/, execute pyenv shell system primeiro, ou invoque o binário do ambiente diretamente.

Citação

Consulte CITATION.cff.