Red Hot Cyber
La cybersecurity è condivisione. Riconosci il rischio, combattilo, condividi le tue esperienze ed incentiva gli altri a fare meglio di te.
Redazione RHC : 10 Settembre 2024 14:08
I ricercatori hanno sviluppato un nuovo metodo di attacco backdoor chiamato NoiseAttack, capace di compromettere più classi contemporaneamente con un minimo di configurazione. A differenza dei precedenti approcci che si concentrano su una singola classe, NoiseAttack utilizza la densità spettrale di potenza del rumore gaussiano bianco (WGN) come trigger invisibile durante la fase di addestramento.
I test sperimentali mostrano che NoiseAttack ottiene alti tassi di successo su diversi modelli e set di dati, eludendo i sistemi di rilevamento delle backdoor più avanzati.
Quando si parla di “più classi” in riferimento a NoiseAttack, si intende che l’attacco non si limita a colpire una sola categoria o classe di dati in un modello di classificazione. Invece, può prendere di mira contemporaneamente più classi, inducendo errori in varie categorie di output. Ciò significa che il modello può essere manipolato per commettere errori in diverse classificazioni contemporaneamente, rendendo l’attacco più versatile e potente.
Iscriviti GRATIS ai WorkShop Hands-On della RHC Conference 2025 (Giovedì 8 maggio 2025)
Il giorno giovedì 8 maggio 2025 presso il teatro Italia di Roma (a due passi dalla stazione termini e dalla metro B di Piazza Bologna), si terranno i workshop "hands-on", creati per far avvicinare i ragazzi (o persone di qualsiasi età) alla sicurezza informatica e alla tecnologia. Questo anno i workshop saranno:
Supporta RHC attraverso:
Ti piacciono gli articoli di Red Hot Cyber? Non aspettare oltre, iscriviti alla newsletter settimanale per non perdere nessun articolo.
Il rumore gaussiano bianco (WGN) utilizzato in NoiseAttack è impercettibile e applicato universalmente, ma attivato solo su campioni selezionati per indurre classificazioni errate su più etichette target.
Questo metodo consente un attacco backdoor multi-target su modelli di deep learning senza compromettere le prestazioni sugli input non compromessi.
Addestrando il modello su un dataset contaminato con WGN accuratamente applicato, gli avversari possono causare classificazioni errate intenzionali, superando le difese avanzate e offrendo grande flessibilità nel controllo delle etichette di destinazione.
Il framework elude efficacemente le difese all’avanguardia e raggiunge alti tassi di successo degli attacchi su vari set di dati e modelli. Introducendo rumore gaussiano bianco nelle immagini di input, NoiseAttack può classificarle erroneamente in etichette mirate senza influire in modo significativo sulle prestazioni del modello su dati puliti.
Attraverso analisi teoriche ed esperimenti approfonditi, gli autori dimostrano la fattibilità e l’ubiquità di questo attacco. NoiseAttack raggiunge alti tassi di successo medi degli attacchi su vari set di dati e modelli senza influire in modo significativo sulla precisione per le classi di non vittime.
RedazioneLo sviluppo di supercomputer per l’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova orbita: in termini di scala, costi e consumi energetici e infrastrutture e megaprogetti. Uno studio condott...
Il 25 Aprile, data simbolo della Liberazione italiana dal fascismo, ci ricorda il valore della libertà, conquistata con il sacrificio di partigiani e combattenti. In un’era dominata dal di...
In un mondo dove ogni giorno si registrano migliaia di attacchi informatici, molte aziende continuano a sottovalutare l’importanza della cybersecurity, affidandosi a “sedicenti esperti&#...
AI, AI e ancora AI. E sembra che l’intelligenza artificiale giorno dopo giorno ci porti innovazioni sia come difesa ma soprattutto, come attacco. L’intelligenza artificiale è gi...
Il collettivo di ricerca in sicurezza informatica HackerHood, parte dell’universo della community di Red Hot Cyber, ha recentemente scoperto due nuove vulnerabilità ...
Copyright @ REDHOTCYBER Srl
PIVA 17898011006
