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#clean-label

共收录 3 条相关情报。

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学术论文2026-09-23 发布INFO

RAMP: Reversing Adversarial Perturbations to Strengthen Clean-Label Backdoor Attacks against Malware Detectors

本文研究的是深度学习恶意软件检测器在持续更新流程中面临的训练时后门威胁。当前主流做法是：检测器部署后，会不断把新采集到的样本加入训练集并进行微调，以保证对新型恶意软件的识别能力。这一工程实践虽然提升了检测效果，却也把数据采集与更新流水线变成

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

#malware-detection#backdoor#clean-label#adversarial-ml#model-supply-chain
学术论文2026-07-30 发布MEDIUM

Temporal Poisoning: Clean-Label Backdoors via Event Redistribution in SNNs

本文首次在脉冲神经网络（SNN）和神经形态事件数据上提出并评估了干净标签后门攻击。以往针对 SNN 的后门攻击大多假设脏标签设置，即攻击者将带有触发器的训练样本重新标记为目标类别。本文则研究干净标签时序毒化攻击：仅对目标类别的训练数据流施加

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

#cs.AI#snn#backdoor#clean-label#neuromorphic
学术论文2026-07-06 发布INFO

PoisonSpot: Precise Spotting of Clean-Label Backdoors via Fine-Grained Training Provenance Tracking.

该论文针对机器学习模型面临的清洁标签后门攻击防御难题，提出了一种名为 PoisonSpot 的新型检测系统。清洁标签后门攻击通过污染训练数据嵌入隐藏行为，且无需修改标签，使得现有防御手段难以有效检测。PoisonSpot 的核心创新在于借鉴

历史摘要 · 未重新核验 · ACM CCS

#backdoor-attack#clean-label#machine-learning-security#defense#training-provenance