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模型提取攻击再审视
模型提取攻击是对机器学习即服务（MLaaS）平台的机器学习模型功能性进行 “窃取” 的主要威胁，本文通过综合多个角度对当前 MLaaS 平台的模型提取漏洞进行了深入研究，揭示了漏洞的演化规律，并提出了一些提高 MLaaS 的安全性的建议。
PDF7 months ago
ICCVAutoReP：快速私有网络推理的自动 ReLU 替换
使用梯度下降法的 AutoReP 方法在私有推理任务中减少非线性运算的数量，提高推理准确性，同时引入分布感知多项式逼近 DaPa 来保持模型的表达能力。实验结果表明 AutoReP 方法在各项指标上明显优于当前最先进的方法，同时在 Imag
PDFa year ago
AAAIXRand：差分隐私防御解释引导攻击
该研究介绍了一个叫做 XRand 的新的机制来保护基于特征的解释不被恶意利用，该机制使用局部差分隐私来限制攻击者对重要特征的了解。
PDF2 years ago
DualCF: 从反事实解释中进行高效模型提取攻击
本文提出了一种名为 DualCF 的策略，用于云模型抽取攻击中的高效查询，在使用对抗性 CF 训练代替模型时，可以通过将 CF 与对抗性 CF 的解释匹配使代替模型的准确度更高。
PDF2 years ago
COLING学生超越老师：基于模仿的黑盒自然语言处理 API 攻击
利用无监督域适应和多受害者集成的方法，攻击者可能会在 NLP API 中超越原始黑盒模型，这是对模型提取以前的理解的超越，验证结果表明模仿者可以在转移领域中成功地胜过原始的黑盒模型，这将影响 API 提供者的防御或发布策略。
PDF3 years ago