第四章:新的挑战
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4。1
自适应攻击
就在他们以为问题已经解决的时候,神秘攻击者再次出现了。他告诉李博和教授,他已经知道他们使用了EFRAP,并且已经开发出了一种新的自适应攻击方法。这种攻击方法可以在EFRAP的防御下激活后门,使得模型再次变得脆弱。
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4。2
抵抗自适应攻击
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李博和教授意识到,他们需要进一步改进EFRAP,以抵抗这种新的攻击。他们开始研究自适应攻击的原理,并试图找到一种方法来增强EFRAP的防御能力。他们发现,自适应攻击的关键在于攻击者能够根据模型的防御策略动态调整攻击策略。因此,他们决定引入一种随机化机制,使得攻击者无法预测模型的防御行为。
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4。3
随机化防御
李博在EFRAP的基础上引入了随机化机制,每次量化时都会随机选择一部分权重进行翻转舍入。这样,即使攻击者知道模型使用了EFRAP,也无法确定哪些权重会被翻转,从而无法有效地调整攻击策略。经过多次实验,他们发现这种随机化防御方法能够有效地抵抗自适应攻击。
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第五章:跨架构防御
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5。1
多架构测试
为了验证EFRAP的普适性,李博和教授决定在不同的模型架构上进行测试。他们选择了AlexNet、VGG-16和MobileNet-V2等常见的模型架构,并在这些架构上应用EFRAP。结果表明,EFRAP在这些不同的架构上都能有效地消除后门,并且保持了较高的模型性能。
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5。2
架构无关性
李博和教授进一步分析了EFRAP的架构无关性。他们发现,EFRAP的核心思想是基于权重的截断误差进行翻转舍入,而这种误差在不同的架构中都存在。因此,EFRAP可以作为一种通用的防御方法,适用于各种不同的模型架构。这一发现让他们对EFRAP的未来充满了信心。
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