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MOAT防御流水线保护Vision Transformer免受效率下降攻击
研究人员推出了一种新颖的防御流水线MOAT，旨在保护Vision Transformer（ViT）免受会降低其效率的对抗性攻击。MOAT采用一系列输入变换，使其具有模型无关性，并与用于降低计算成本的现有令牌修剪技术兼容。实验表明，MOAT有效地将攻击下的GFLOPs下降限制在原始模型性能的3.4%以内。
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新的Moat系统通过动态分析增强ML模型安全性 · 已追踪2个来源
研究人员开发了一种名为Moat的动态分析方法，通过在模型生命周期中监控其与宿主系统的交互来确保机器学习模型执行的安全性。该方法以Re-Moat的形式实现，旨在检测传统静态扫描方法可能遗漏的嵌入在模型构件中的恶意行为。使用来自Hugging Face Hub的大型数据集和CVE概念验证进行的评估表明，Moat在以接近零的误报率检测各种攻击类别方面是有效的。