NoiseAttack: il nuovo attacco backdoor multi-target che sfida le difese AI

Redazione RHC : 10 Settembre 2024 14:08

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo metodo di attacco backdoor chiamato NoiseAttack, capace di compromettere più classi contemporaneamente con un minimo di configurazione. A differenza dei precedenti approcci che si concentrano su una singola classe, NoiseAttack utilizza la densità spettrale di potenza del rumore gaussiano bianco (WGN) come trigger invisibile durante la fase di addestramento.

I test sperimentali mostrano che NoiseAttack ottiene alti tassi di successo su diversi modelli e set di dati, eludendo i sistemi di rilevamento delle backdoor più avanzati.

Quando si parla di “più classi” in riferimento a NoiseAttack, si intende che l’attacco non si limita a colpire una sola categoria o classe di dati in un modello di classificazione. Invece, può prendere di mira contemporaneamente più classi, inducendo errori in varie categorie di output. Ciò significa che il modello può essere manipolato per commettere errori in diverse classificazioni contemporaneamente, rendendo l’attacco più versatile e potente.

CALL FOR SPONSOR - Sponsorizza la Graphic Novel Betti-RHC Sei un'azienda innovativa, che crede nella diffusione di concetti attraverso metodi "non convenzionali"?  Conosci il nostro corso sul cybersecurity awareness a fumetti?  Red Hot Cyber sta ricercando un nuovo sponsor per una nuova puntata del fumetto Betti-RHC mentre il team è impegnato a realizzare 3 nuovi episodi che ci sono stati commissionati.  Contattaci tramite WhatsApp al numero 375 593 1011 per richiedere ulteriori informazioni oppure alla casella di posta [email protected] Supporta Red Hot Cyber attraverso:  L'acquisto del fumetto sul Cybersecurity Awareness Ascoltando i nostri Podcast Seguendo RHC su WhatsApp Seguendo RHC su Telegram Scarica gratuitamente “Byte The Silence”, il fumetto sul Cyberbullismo di Red Hot Cyber Se ti piacciono le novità e gli articoli riportati su di Red Hot Cyber, iscriviti immediatamente alla newsletter settimanale per non perdere nessun articolo. La newsletter generalmente viene inviata ai nostri lettori ad inizio settimana, indicativamente di lunedì.

Il rumore gaussiano bianco (WGN) utilizzato in NoiseAttack è impercettibile e applicato universalmente, ma attivato solo su campioni selezionati per indurre classificazioni errate su più etichette target.

Questo metodo consente un attacco backdoor multi-target su modelli di deep learning senza compromettere le prestazioni sugli input non compromessi.

Addestrando il modello su un dataset contaminato con WGN accuratamente applicato, gli avversari possono causare classificazioni errate intenzionali, superando le difese avanzate e offrendo grande flessibilità nel controllo delle etichette di destinazione.

Il framework elude efficacemente le difese all’avanguardia e raggiunge alti tassi di successo degli attacchi su vari set di dati e modelli. Introducendo rumore gaussiano bianco nelle immagini di input, NoiseAttack può classificarle erroneamente in etichette mirate senza influire in modo significativo sulle prestazioni del modello su dati puliti. 

Attraverso analisi teoriche ed esperimenti approfonditi, gli autori dimostrano la fattibilità e l’ubiquità di questo attacco. NoiseAttack raggiunge alti tassi di successo medi degli attacchi su vari set di dati e modelli senza influire in modo significativo sulla precisione per le classi di non vittime. 

Redazione
La redazione di Red Hot Cyber è composta da un insieme di persone fisiche e fonti anonime che collaborano attivamente fornendo informazioni in anteprima e news sulla sicurezza informatica e sull'informatica in generale.

Lista degli articoli