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作者：李学;何琨;陈晶;杜瑞颖;
单位：空天信息安全与可信计算教育部重点实验室,武汉大学网络空间安全学院;武汉大学日照信息技术研究院;地球空间信息技术协同创新中心;
摘要：现有的大多数后门攻击研究仅考虑了all-to-one等简单的后门映射策略，忽视了现实攻击场景中对其他更加复杂的映射策略的需求，限制了后门攻击的灵活性。针对这一问题，提出了映射策略可调的后门攻击框架，并在此框架下实现了一类基于复杂映射的后门攻击CMBA。引入了逃逸类别和多目标类别的设置，使CMBA攻击不仅能够精准地控制后门攻击的影响范围，还可以在不同原始类别和多个目标类别之间建立复杂的对应关系，提升了攻击的灵活性。实验结果表明，CMBA攻击在3个数据集上都展示了良好的攻击效果。此外，通过引入更多逃逸类别和目标类别，CMBA攻击获得了更好的隐蔽性能，能够成功绕过目前的一些主流后门防御的检测。
关键词：人工智能;;深度学习;;后门攻击;;映射策略
基金资助：国家重点研发计划（2021YFB2700200）;; 国家自然科学基金（62076187,62172303）
