Diversity Matters: Distributional Feature Coverage Sample Selection for Data-Efficient Backdoor Attacks
本文研究数据高效后门攻击中的投毒样本选择问题。后门攻击通过污染训练数据，使模型在干净输入上保持正常精度，但在包含触发器（trigger）的输入上预测攻击者指定的目标类别。在极低投毒率（low poisoning rate）场景下，只有少数样
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← 返回所有主题Discard the Dross and Select the Essential: Pre-query Sample Selection for Black-box Membership Inference Attacks
本文针对黑盒成员推理攻击（MIAs）中存在的查询效率问题，提出了一种预查询样本选择框架PSS-MIA。传统的黑盒MIAs对所有候选样本不加区分地进行查询，导致大量查询成本浪费在信息量低的样本上，且增加了查询暴露风险。作者首先定义了问题：哪些