Detecting Backdoor Attacks via Similarity in Semantic Communication Systems

📄 arXiv: 2502.03721v1 📥 PDF

作者: Ziyang Wei, Yili Jiang, Jiaqi Huang, Fangtian Zhong, Sohan Gyawali

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2025-02-06

💡 一句话要点

提出基于语义相似性的后门攻击检测方法，用于保护语义通信系统。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 语义通信 后门攻击检测 语义相似性 生成式AI 中毒攻击

📋 核心要点

  1. 现有后门防御方法通常修改模型结构或对数据格式有严格要求，限制了其在语义通信系统中的应用。
  2. 该论文提出一种基于语义相似性的后门攻击检测方法，无需修改模型结构或对数据格式进行约束。
  3. 实验结果表明，该方法在不同中毒比例下均能实现高检测准确率和召回率，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

语义通信系统利用生成式人工智能（GAI）传输语义而非原始数据，有望彻底改变现代通信。然而，它们容易受到后门攻击，这是一种将恶意触发器嵌入训练数据集中的中毒攻击。后门攻击会误导对中毒样本的推理，而干净样本不受影响。现有的防御方法可能会改变模型结构（例如神经元剪枝，可能降低干净输入的推理性能），或者对数据格式施加严格要求（例如“语义盾牌”，需要图像-文本对）。为了解决这些限制，本研究提出了一种利用语义相似性来检测后门攻击的防御机制，无需修改模型结构或施加数据格式约束。通过分析语义特征空间的偏差并建立基于阈值的检测框架，该方法有效地识别中毒样本。实验结果表明，在不同的中毒比例下，该方法具有较高的检测准确率和召回率，突出了所提出解决方案的显著有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语义通信系统中后门攻击的检测问题。现有的防御方法，如神经元剪枝，可能会降低模型在干净数据上的性能，而像“语义盾牌”这样的方法则对数据格式有严格要求（例如需要图像-文本对），限制了其通用性。因此，需要一种既不改变模型结构，也不对数据格式有特殊要求的后门攻击检测方法。

核心思路：该论文的核心思路是利用中毒样本在语义特征空间中与干净样本存在偏差的特性。后门攻击会在中毒样本中引入特定的触发器，导致其语义特征与正常样本产生显著差异。通过分析这种语义特征的偏差，可以有效地识别出中毒样本。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 利用语义通信系统中的编码器提取样本的语义特征；2) 计算样本之间的语义相似度，构建相似度矩阵；3) 分析相似度矩阵，检测语义特征空间的偏差；4) 基于设定的阈值，判断样本是否为中毒样本。整体框架无需修改现有的语义通信系统结构，易于部署。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用语义相似性进行后门攻击检测，而无需依赖特定的模型结构或数据格式。与现有方法相比，该方法具有更强的通用性和适应性，可以应用于各种不同的语义通信系统。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 选择合适的语义相似度度量方法，例如余弦相似度或欧氏距离，以准确衡量样本之间的语义关系；2) 设计有效的偏差检测算法，例如基于统计学的方法或机器学习模型，以识别语义特征空间的异常值；3) 设定合适的阈值，以平衡检测准确率和召回率。阈值的设定可以根据具体的应用场景和性能要求进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在不同的中毒比例下均能实现较高的检测准确率和召回率。具体来说，即使在中毒比例较低的情况下，该方法也能有效地识别出中毒样本，避免了漏报。同时，该方法对干净样本的影响较小，不会显著降低系统的性能。实验结果验证了该方法在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种基于生成式AI的语义通信系统，例如智能对话系统、图像/视频传输系统等。通过有效检测和防御后门攻击，可以提高语义通信系统的安全性和可靠性，保护用户免受恶意攻击的影响。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的攻击检测和防御，例如对抗样本攻击。

📄 摘要（原文）

Semantic communication systems, which leverage Generative AI (GAI) to transmit semantic meaning rather than raw data, are poised to revolutionize modern communications. However, they are vulnerable to backdoor attacks, a type of poisoning manipulation that embeds malicious triggers into training datasets. As a result, Backdoor attacks mislead the inference for poisoned samples while clean samples remain unaffected. The existing defenses may alter the model structure (such as neuron pruning that potentially degrades inference performance on clean inputs, or impose strict requirements on data formats (such as ``Semantic Shield" that requires image-text pairs). To address these limitations, this work proposes a defense mechanism that leverages semantic similarity to detect backdoor attacks without modifying the model structure or imposing data format constraints. By analyzing deviations in semantic feature space and establishing a threshold-based detection framework, the proposed approach effectively identifies poisoned samples. The experimental results demonstrate high detection accuracy and recall across varying poisoning ratios, underlining the significant effectiveness of our proposed solution.