简单有效，新型对抗性攻击方法成功攻破热门安卓APP中的DL模型
机器之心专栏
作者：黄宇津
当前，很多深度学习模型嵌入到了移动 APP 中。虽然在设备上执行机器学习有助于改善延迟、连通性与功耗，但 APP 内置的大多数深度学习模型可以通过逆向工程轻易获得，从而更易于招致对抗性攻击。本文研究者提出了一种简单却有效的攻击 APP 中深度学习模型的方法，并在实验中得到了验证。
如今，手机充斥着我们生活的方方面面，从指纹解锁、到注视唤醒、到 人脸支付 ，在我们享受科技带来的便捷生活的时候，你有没有想过—当你在凝视手机的时候，它也在凝视着你？它学习你的个人 ID—指纹、声纹、面部特质、虹膜等等，并在几秒钟内完成解锁、支付。而这一系列动作都源自于深度学习。
深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标—人工智能。深度学习模型（DL model）是将训练好的深度神经网络以特定的格式存储起来，使得手机具备了深度学习的能力。那么，这个深度学习模型可靠吗？就像人的价值观会被扭转，手机 APP 中的深度学习模型会不会也被攻击，使得你的手机从此不再只忠于你一个人？
当你手机上存储的大量个人信息向另一个素未谋面的人敞开，你遭遇的，或许不仅仅是经济损失那么简单。
在本文中，来自 澳大利亚莫纳什大学的研究者探究了当今主流移动 App 中 DL 模型针对对抗性攻击的鲁棒性，并对部署在移动 App 中的 DL 模型进行了深度分析，如模型特点、模型关系和训练方法等 。
特别地，研究者提出通过识别 TensorFlow Hub 中的高度相似预训练模型，并利用对抗性攻击来破解深度学习模型。这种方法虽然简单却有效，在实验中成功地攻击了 10 个真实安卓 App。
本文作者包括黄宇津（Yujin Huang）、胡晗（Han Hu）、陈春阳（Chunyang Chen） 。该 论文已被第四十三届国际软件工程大会 ICSE 2021 SEIP 接收 。
- 论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.04401
- GitHub：https://github.com/Jinxhy/AppAIsecurity
大数据 探索移动 App 中的 DL 模型
论文从 Google Play 上爬取了 62,822 个热门安卓移动应用以研究其中 DL 模型的使用情况。对于每个爬取的 App，作者使用其设计的自动化工具（图 1）识别并抽取 App 中的 DL 模型。
图 1：对抗性攻击 pipeline 分析的总体工作流程。
下表 1 具体描述了当今流行的 App 中使用 DL 的具体情况。显而易见，包含 DL 模型的移动 App 已经覆盖了人们日常生活中涉及到的大多数应用分类 （ 图像分类尤为突出 ），并且一个 App 中通常含有多个 DL 模型。
表 1：TFLite DL App 和模型的数量。
探究移动 App 上 DL 模型之间的关系
从上表 1 可以看出，大多数移动 App 上的 DL model 都在执行计算机视觉相关的任务，那么他们之间有没有潜在的联系呢？研究者通过自动化工具对其进行验证并发现 在移动 App 上的 DL 模型之间存在相似性，甚至有一些模型完全一样 。
下图 2 具体描述了模型之间的相似关系， 图中的每一个节点代表一个从 App 中抽取的模型，节点之间线的粗细代表模型之间的相似度，线越粗代表相似度越高。
图 2：设备内置 DL 模型之间的关系。
探究移动 App 上 DL 模型相似的原因
模型之间的相似是什么原因造成的呢？是特殊的训练方法还是存在模型盗用？
通过自动化工具对移动 App 上 DL 模型与 TensorFlow Hub 上开源的预训练 DL 模型进行比较，研究者发现模型之间的相似是由于采用 迁移学习 导致的。
下表 2 具体描述了采用迁移学习的 DL 模型的数量和对应的预训练 DL 模型的类型，其中 MobileNet 是最为常用的预训练 DL 模型。
表 2：微调 TFLite DL 模型的数量。
探究移动 App 上 DL 模型针对对抗性攻击的鲁棒性
基于前面的分析，我们即可知道移动 App 上的 DL 模型执行的具体任务并且知道其采用的预训练 DL 模型的类型。利用这两个特性，研究者设计了一种 基于对抗性攻击的新型攻击方法 。
为了验证其可行性和有效性，研究者对 10 个具有代表性的移动 App 上的 DL 模型进行了攻击。下表 3 详细描述了 10 个被选取的 App、及其 DL 模型和对应的功能 。
下表 4 详细描述了新型攻击方法基于不同 DL 模型的攻击成功率, 结果表明所有 DL 模型均被成功攻击。
通过实验可以看出，所有的选取的移动 App 中的 DL 模型都被成功攻击。这证明目前 DL 在移动 App 中的安全性还需要进一步的提高，比如改进迁移学习的方法、对模型加密防止被抽取和对模型进行对抗性训练等。
AAAI 2021线上分享 | BERT模型蒸馏技术，阿里云有新方法
在阿里巴巴等机构合作、被AAAI 2021接收的论文《Learning to Augment for Data-Scarce Domain BERT Knowledge Distillation 》中，研究者们提出了一种跨域自动数据增强方法来为数据稀缺领域进行扩充，并在多个不同的任务上显著优于最新的基准。
1月27日20:00 ，论文共同一作、阿里云高级算法专家邱明辉为大家详细解读此研究。
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