AAAIDec, 2020

使用深度自动编码神经网络在明文中泄露敏感财务会计数据

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TL;DR本研究旨在介绍利用深度混编技术进行欺诈性数据泄露的威胁模型，该模型可以将敏感会计数据隐藏在日常图像中，并且可以通过深度学习模型进行训练，而且可以规避当前的计算机辅助审计技术。本文在两个公开的实际支付数据集上进行了定量和定性的评估。
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发现论文，激发创造
  • 使用深度自动编码器网络检测大规模会计数据中的异常

    本研究使用深度自编码神经网络进行高效的会计异常检测，实验结果表明，此方法在比基准方法下有更少的误报率且能捕捉高度相关的会计异常。

    Sep, 2017

  • 使用对抗自编码神经网络探测潜空间中的会计异常

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    Aug, 2019

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    文中讨论深度神经网络的鲁棒性，探索使用对抗干扰来做数据隐藏的可行性，并展示了效果竞争力强的编码技术及其在对抗干扰下的鲁棒性的改进方式。

    Jul, 2018

  • 通过时间侧信道窃取神经网络

    本文提出利用时间侧信道攻击来推断神经网络模型深度的黑盒神经网络提取攻击，使用知识蒸馏和强化学习，有效减少了搜索空间，可以构造出与目标模型测试精度接近的替代模型，且该方法可扩展，并与神经网络结构类型无关。

    Dec, 2018

  • 深度学习模型的隐写容量

    研究了机器学习和深度学习模型被用于隐写攻击情景，训练了多层感知器、卷积神经网络和 Transformer 模型进行恶意软件分类，发现模型的隐写容量惊人高，并存在阈值后性能急剧下降。

    Jun, 2023

  • 深度概率模型中的图像隐藏

    使用深度概率模型，将秘密图像隐藏在某个空间中，生成随机噪声图来使秘密图像难以被检测，实现了多图像隐写和增强模型安全性。

    Oct, 2022

  • GAN 下的深度模型：来自协作深度学习的信息泄露

    本文研究了协作深度学习的隐私问题以及差分隐私技术的应用，结果发现目前的方法都无法保护参与者的训练数据隐私，因为我们提出了一种基于生成对抗网络的攻击方法。

    Feb, 2017

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    本文提出一种不对称协作机器学习的实用方案，其中一方拥有数据，另一方仅拥有标签，提出了一种新的保护隐私的架构方案，可以有效地帮助两方合作训练深度学习模型。

    Jul, 2020

  • 分布式欺诈预防系统中的局部差分隐私嵌入模型

    全球金融犯罪活动推动了欺诈预防中对机器学习解决方案的需求。然而，由于对意外泄露和对抗性攻击的担忧，预防系统通常被独立地提供给金融机构，并且几乎没有数据共享的规定。我们在本文中提出了一个从隐私角度设计、在最近的 PETs 奖励竞赛中获奖的合作深度学习框架，用于欺诈预防。我们利用不同长度交易序列的潜在嵌入表示以及局部差分隐私来构建一个安全地通知外部托管的欺诈和异常检测模型的数据发布机制。我们在由大型支付网络捐赠的两个分布式数据集上评估了我们的贡献，并展示了对流行的推断时攻击的鲁棒性，以及类似于替代应用领域的效用 - 隐私权衡。

    Jan, 2024

  • 基于深度学习的工控系统隐蔽攻击识别

    使用基于深度学习的数据驱动框架识别、诊断和定位工控系统中智能电网上的一种类型的网络攻击，该方法结合了自编码器、基于长短期记忆（LSTM）的递归神经网络和深度神经网络，并在 IEEE 14-bus 模型上进行了实验验证。

    Sep, 2020