Careful What You Wish For: on the Extraction of Adversarially Trained Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent attacks on Machine Learning (ML) models such as evasion attacks with adversarial examples and models stealing through extraction attacks pose several security and privacy threats. Prior work proposes to use adversarial training to secure models from adversarial examples that can evade the classification of a model and deteriorate its performance. However, this protection technique affects the model’s decision boundary and its prediction probabilities, hence it might raise model privacy risks. In fact, a malicious user using only a query access to the prediction output of a model can extract it and obtain a high-accuracy and high-fidelity surrogate model. To have a greater extraction, these attacks leverage the prediction probabilities of the victim model. Indeed, all previous work on extraction attacks do not take into consideration the changes in the training process for security purposes. In this paper, we propose a framework to assess extraction attacks on adversarially trained models with vision datasets. To the best of our knowledge, our work is the first to perform such evaluation. Through an extensive empirical study, we demonstrate that adversarially trained models are more vulnerable to extraction attacks than models obtained under natural training circumstances. They can achieve up to ×1.2 higher accuracy and agreement with a fraction lower than ×0.75 of the queries. We additionally find that the adversarial robustness capability is transferable through extraction attacks, i.e., extracted Deep Neural Networks (DNNs) from robust models show an enhanced accuracy to adversarial examples compared to extracted DNNs from naturally trained (i.e. standard) models.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle