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如何攻击深度学习系统——后门攻防
0x00
后门这个词我们在传统软件安全中见得很多了,在Wikipedia上的定义[1]为绕过软件的安全性控制,从比较隐秘的通道获取对程序或系统访问权的黑客方法。
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后门这个词我们在传统软件安全中见得很多了,在Wikipedia上的定义[1]为绕过软件的安全性控制,从比较隐秘的通道获取对程序或系统访问权的黑客方法。
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背景
在安全领域,对机器学习的模型、算法等已经有大量的研究工作,比如对抗攻击、后门攻击、成员推理攻击等,但机器学习系统并不仅仅只有这些弱点,在机器学习预处理环节
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6月28日每日安全热点 - 南亚和中亚的政府组织和电力公司遭受后门攻击
漏洞 VulnerabilityCVE-2021-20026: SonicWall NSM认证后命令注入漏洞POC公开
https://cert.360.cn/
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对AI发动后门攻击
前言
后门一词师傅们应该很熟悉了,后门本意是指一座建筑背面开设的门,通常比较隐蔽,为进出建筑的人提供方便和隐蔽。在安全领域,后门是指绕过安全控制而获取对程序或系
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AI中的后门攻击及防御-实战篇
前言
师傅们看题目是否会觉得奇怪,AI系统中还能有后门?现在的AI系统不是基本上都基于Pytorch、TensorFlow等成熟的机器学习库调API就可以了吗,
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如何保护深度学习系统-后门防御
前言
后门攻击是AI安全领域目前非常火热的研究方向,其涉及的攻击面很广,在外包阶段,攻击者可以控制模型训练过程植入后门,在协作学习阶段,攻击者可以控制部分参与方
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技术的发展是为人类创造更美好的世界。
随着AI技术的进步,攻击AI的技术也越来越多,包括对抗样本、后门攻击等,这些是针对模型安全而言的,在数据层面,攻击者
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目前,图结构的数据被应用于各种安全敏感领域(例如恶意软件分析,内存取证,欺诈检测,药物发现等),而随着图神经网络的兴起,研究人员尝试将图神经网络应用于这类
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在之前的文章中我们已经介绍过针对深度学习系统的攻击手段,比如对抗样本攻击、后门攻击、模型窃取等,对抗样本攻击、后门攻击的目的都是为了让模型将某一特定测试样
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反后门攻击
前言
本文的标题是反后门攻击,在进一步读下去之前,我们自然要先知道什么是后门学习。
后门攻击,一般指通过毒化训练集的方式在由该数据集训练出的模型上植入后门,关于
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微软:Lazarus黑客组织“武器化”开源软件
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Lazarus 黑客组织“武器化”
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