Delayed Poisoning: Increasing Model Vulnerability through Hessian Singularization

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本文针对深度学习模型易受毒化攻击的问题,提出了一种新的毒化攻击方式——延迟毒化攻击。该方法使模型在训练和验证阶段正常运行,但对规避攻击及自然噪声变得极为敏感,从而显著降低模型的鲁棒性。通过单一Hessian信息,我们的研究为毒化攻击的隐蔽性和影响提供了新的视角。

本文提出了一种新的毒化攻击方式——延迟毒化攻击,针对深度学习模型的脆弱性。该方法在训练和验证阶段表现正常,但对规避攻击和自然噪声极为敏感,显著降低了模型的鲁棒性。

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