基于梯度的模型修剪消除后门攻击
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。在日益关注网络安全威胁的时代，针对后门攻击的防御对于确保机器学习模型的完整性和可靠性至关重要。然而，许多现有方法要求大量数据以进行有效的缓解，给实际部署带来了重大挑战。为解决这个问题，我们提出了一种将后门攻击缓解视为一项取消学习任务的新方法。我们通过有针对性的模型修剪策略来应对这一挑战，利用取消学习损失梯度来识别和消除模型中的后门元素。基于坚实的理论洞察，我们的方法简单有效，非常适合数据有限...
在网络安全威胁日益严重的时代，后门攻击的防御至关重要。研究人员提出了一种新方法，将后门攻击缓解视为取消学习任务，通过模型修剪策略识别和消除模型中的后门元素。该方法在数据有限的情况下表现出更高的有效性。
