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Backdoor detection in neural networks using gradients

机译:使用梯度的神经网络中的后门检测

摘要

Problem to be solved: to provide a mechanism for evaluating whether a machine learning model includes a backdoor trigger by evaluating a trained machine learning model.This mechanism processes the test data set to generate the output classification of the test dataset and test data sets Based on the output produced by processing the test data set, a gradient data indicative of the degree of variation in the test data set is generated.This mechanism analyzes gradient data and identifies the pattern of elements in a test dataset which indicates a backdoor trigger.This mechanism generates an output indicative of the presence of a backdoor trigger within the trained machine learning model in response to identifying the pattern of elements indicating the back door trigger.Diagram
机译:要解决的问题:提供一种通过评估训练有素的机器学习模型来评估机器学习模型是否包括后门触发的机制。 该机制处理测试数据集以基于通过处理测试数据集产生的输出来生成测试数据集和测试数据集的输出分类,该梯度数据指示测试数据集中的变化程度的梯度数据。本 机制分析梯度数据,并识别测试数据集中的元素的模式,其指示后门触发器。该机制响应于识别指示背面的元素模式,可以在训练的机器学习模型中存在反向泊触发的输出。 门触发.diagram

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