BadBone：针对视觉提示学习中骨干模型的后门攻击
BadBone: Backdoor Attacks Against Backbone Models in Visual Prompt Learning
AI 导读
研究者提出 BadBone，一种针对视觉提示学习中骨干模型的隐蔽、自适应后门攻击方法。该方法不直接攻击提示学习过程，而是通过双层优化在骨干模型中植入后门，使采用提示学习的目标下游任务继承这一漏洞。在三个模型和三个不同领域数据集上的实验显示，定向与非定向后门模型在保持预训练和下游任务效用的同时取得较高攻击表现。作者还评估了 Neural Cleanse、ABS、MNTD、NAD、CLP 和 D-BR 六种最先进的模型级防御，结果显示这些防御对后门模型基本无效，有效防御仍是未来工作的重要方向。