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决策边界检测后门模型的 X 射线模型
通过对决策边界进行分析，我们提出了一种针对 MLaaS 的新型后门攻击检测方法 Model X-ray，可以在不依赖于攻击假设和模型训练细节的情况下，通过对干净输入的硬预测，确定目标 API 是否受到了后门攻击，并确定目标遭受攻击的标签。广
PDF4 months ago
ERASER：MLaaS 中基于推理服务感知的机器消除
提出了 ERASER 框架，通过一个推理服务意识的方法来实现 MLaaS 中的机器解学习。ERASER 提供了一种新颖的认证推理一致性机制，通过有选择性地延迟来自数据所有者的解学习请求，从而降低推理延迟，并严格遵守 RTBF 原则。在各种设
PDF8 months ago
通过特征失真指数保护 DNN 模型免受模型提取攻击
该论文提出了一种名为 FDINET 的新型防御机制，用于保护 MLaaS 的深度神经网络（DNN）免受模型提取攻击，并且具有高检测准确度、高效率和能够识别共谋对手的能力。
PDFa year ago
MLaaS 中的私有训练集检查
本文提出了一种基于数据来源的方法，为使用机器学习模型的客户提供验证私有训练数据集的公平性和多样性的策略，结合了阴影训练技术和多实例学习中的高效特征捕获方案。实验结果表明，该方法可实现高达 0.87 的准确度的成员检查和高达 99.3％的多样
PDFa year ago
CVPR在硬标签环境中实现无数据模型窃取
本文提出了一种利用 GAN-based framework 来绕过 hard label，仅仅通过访问 top-1 prediction 的方式，以及不访问模型梯度和训练数据的情况下偷取机器学习模型的方法，同时通过利用公开数据集来降低查询成
PDF2 years ago
NSML：遇见具有真实世界案例的 MLaaS 平台
我们提出了 NSML，一种机器学习即服务（MLaaS）平台，以满足在企业规模下开发机器学习工作的需求，为用户提供了易于使用的集群以及协作环境，同时提供可视化工具以协助用户分析其工作。通过实验证明了 NSML 的有用性和可访问性，并通过三个具
PDF6 years ago