On the Difficulty of Defending Contrastive Learning against Backdoor Attacks

📄 arXiv: 2312.09057v1 📥 PDF

作者: Changjiang Li, Ren Pang, Bochuan Cao, Zhaohan Xi, Jinghui Chen, Shouling Ji, Ting Wang

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2023-12-14

备注: USENIX Security 24

💡 一句话要点

揭示对比学习后门攻击的脆弱性，并分析其与监督学习的差异

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对比学习 后门攻击 模型安全 对抗性机器学习 深度学习 防御策略

📋 核心要点

  1. 对比学习易受后门攻击，但其与监督学习后门攻击的差异尚不明确，阻碍了有效防御措施的开发。
  2. 论文提出了统一框架TRL，揭示了对比学习中良性和后门任务的深度交织，导致不同的学习动态和特征分布。
  3. 研究表明，现有的监督学习后门防御方法难以直接应用于对比学习，需要专门针对对比学习的防御策略。

📝 摘要（中文）

近期的研究表明，对比学习和监督学习一样，极易受到后门攻击的影响，恶意功能会被注入到目标模型中，只有在特定触发器激活时才会生效。然而，到目前为止，对比学习后门攻击与监督学习后门攻击的根本区别仍未得到充分探索，这阻碍了针对这种新兴威胁的有效防御措施的开发。本文朝着回答这个关键问题迈出了坚实的一步。具体来说，我们定义了一个统一的框架TRL，它涵盖了监督和对比后门攻击。通过TRL的视角，我们发现这两种类型的攻击通过不同的机制运作：在监督攻击中，良性和后门任务的学习倾向于独立发生，而在对比攻击中，这两个任务在表示和整个学习过程中都深度交织在一起。这种区别导致了监督和对比攻击的不同学习动态和特征分布。更重要的是，我们揭示了对比后门攻击的特殊性对防御角度具有重要意义：现有的监督攻击防御通常不足以胜任，并且不容易改造以适应对比攻击。我们还探索了几种替代防御方法，并讨论了它们的潜在挑战。我们的发现强调需要针对对比后门攻击的特殊性量身定制防御措施，为未来的研究指明了有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决对比学习模型易受后门攻击，且现有针对监督学习的防御方法效果不佳的问题。现有方法的痛点在于忽略了对比学习与监督学习在后门攻击机制上的根本差异，导致防御策略失效。

核心思路：论文的核心思路是通过统一的框架TRL，深入分析对比学习和监督学习后门攻击的差异，揭示对比学习中良性和后门任务的深度耦合特性。基于此，论证了现有监督学习防御方法在对比学习场景下的局限性，并探索了新的防御方向。

技术框架：论文提出了一个统一的框架TRL，用于分析监督学习和对比学习中的后门攻击。该框架允许研究人员从任务、表示和学习过程三个维度比较两种攻击方式。通过TRL框架，论文分析了两种攻击方式的学习动态和特征分布的差异。

关键创新：论文最重要的技术创新在于揭示了对比学习后门攻击与监督学习后门攻击的本质区别：在对比学习中，良性和后门任务的学习过程是深度交织的，而在监督学习中，两者相对独立。这一发现解释了为何针对监督学习的防御方法在对比学习中失效。

关键设计：论文的关键设计包括：1) TRL框架的构建，用于统一分析不同类型的后门攻击；2) 对比学习和监督学习后门攻击的学习动态和特征分布的详细分析；3) 对现有防御方法在对比学习场景下有效性的评估；4) 对潜在的对比学习后门防御策略的探索和讨论。具体的技术细节，例如损失函数、网络结构等，依赖于具体的对比学习模型和后门攻击方法，论文并未详细阐述。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了现有针对监督学习的后门防御方法在对比学习场景下的失效性。实验结果表明，由于对比学习中良性和后门任务的深度耦合，传统的防御策略难以有效检测和移除后门。这一发现强调了开发专门针对对比学习后门攻击防御方法的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升对比学习模型的安全性，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。通过开发针对对比学习后门攻击的有效防御方法，可以增强模型的鲁棒性和可靠性，防止恶意攻击者利用后门篡改模型行为，保障AI系统的安全运行。

📄 摘要（原文）

Recent studies have shown that contrastive learning, like supervised learning, is highly vulnerable to backdoor attacks wherein malicious functions are injected into target models, only to be activated by specific triggers. However, thus far it remains under-explored how contrastive backdoor attacks fundamentally differ from their supervised counterparts, which impedes the development of effective defenses against the emerging threat. This work represents a solid step toward answering this critical question. Specifically, we define TRL, a unified framework that encompasses both supervised and contrastive backdoor attacks. Through the lens of TRL, we uncover that the two types of attacks operate through distinctive mechanisms: in supervised attacks, the learning of benign and backdoor tasks tends to occur independently, while in contrastive attacks, the two tasks are deeply intertwined both in their representations and throughout their learning processes. This distinction leads to the disparate learning dynamics and feature distributions of supervised and contrastive attacks. More importantly, we reveal that the specificities of contrastive backdoor attacks entail important implications from a defense perspective: existing defenses for supervised attacks are often inadequate and not easily retrofitted to contrastive attacks. We also explore several alternative defenses and discuss their potential challenges. Our findings highlight the need for defenses tailored to the specificities of contrastive backdoor attacks, pointing to promising directions for future research.