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On the Security Relevance of Initial Weights in Deep Neural Networks

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Kathrin Grosse
Thomas A. Trost
Marius Mosbach
Michael Backes
Dietrich Klakow
Erschienen in
Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2020
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Wir zeigen, dass die Bedrohung breiter angelegt ist: Eine aufgabenunabhängige Permutation der Ausgangsgewichte reicht aus, um die erreichte Genauigkeit auf beispielsweise 50% des Fashion-MNIST-Datensatzes von anfänglich über 90% zu begrenzen. Diese Ergebnisse werden auf MNIST und CIFAR gestützt. Wir bestätigen formell, dass der Angriff mit hoher Wahrscheinlichkeit erfolgreich ist und nicht von den Daten abhängt. Empirisch erscheinen Gewichtsstatistiken und -verluste unverdächtig, was es schwierig macht, den Angriff zu erkennen, wenn der Benutzer sich dessen nicht bewusst ist. Unser Aufsatz ist daher ein Aufruf zum Handeln, um die Bedeutung der Ausgangsgewichte beim tiefen Lernen anzuerkennen.
Mit KI übersetzt
K. Grosse and T. A. Trost—Equal contribution.

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Nächstes Kapitel Fractal Residual Network for Face Image Super-Resolution
Titel
On the Security Relevance of Initial Weights in Deep Neural Networks
Verfasst von
Kathrin Grosse
Thomas A. Trost
Marius Mosbach
Michael Backes
Dietrich Klakow
Copyright-Jahr
2020
Buch
Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2020

Print ISBN: 978-3-030-61608-3

Electronic ISBN: 978-3-030-61609-0

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-61609-0_1
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