LADDER: Multi-Objective Backdoor Attack via Evolutionary Algorithm.
本文提出了一种名为LADDER的新型多目标黑盒后门攻击方法，针对卷积神经网络（CNN），通过进化算法同时优化多个攻击目标。现有黑盒后门攻击通常将目标视为单目标优化问题，仅在单一域（如空间域）设计触发器，这会导致语义和鲁棒性受损，并引入视觉和
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← 返回所有主题CatBack: Universal Backdoor Attacks on Tabular Data via Categorical Encoding.
机器学习中的后门攻击旨在通过向训练数据中植入恶意样本，使模型在遇到特定触发器时产生攻击者指定的输出。现有研究多聚焦于图像等同质数据，而表格数据因同时包含数值和类别特征，其异构性使得攻击设计更具挑战。本文提出CatBack，一种针对表格数据的