Analyzing and Mitigating Poisoning Attacks on Flow-Based Intrusion Detection

arXiv cs.CR · 15 oct, 06:00

Investigadores demuestran que sistemas de detección de intrusiones basados en IA pueden ser comprometidos mediante ataques de envenenamiento de datos, implantando puertas traseras con apenas el 0,001% de los datos de entrenamiento. El estudio propone metodologías de diagnóstico y mitigación mediante análisis de perturbaciones y depuración de neuronas para detectar y eliminar estos backdoors de los modelos.