Extracting CNNs in the Unknown-Architecture and Feedback-Agnostic Setting

arXiv cs.CR · 24 sept, 06:00

Investigadores demuestran por primera vez que es posible extraer tanto la arquitectura como los parámetros de redes neuronales convolucionales (CNNs) en entorno de caja negra, sin conocimiento previo del diseño. El ataque explota la geometría espacial de los vectores de peso recuperados para inferir detalles arquitectónicos como el tipo de capa, tamaño del kernel y configuración del pooling, funcionando tanto con salidas crudas como etiquetas duras. Este trabajo amplía las capacidades de extracción de modelos al eliminar la suposición de arquitectura conocida que limitaba ataques anteriores.