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题名智能软件的后门攻击及检测综述
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作者
肖子勤
史涯晴
曲豫宾
王兴亚
姚永明
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机构
中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院
南京工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《软件导刊》
2024年第6期185-197,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(61702544)。
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文摘
智能软件作为人工智能技术快速发展的代表性应用之一,在解决软件工程类问题、提高软件运行效率方面发挥着关键作用,但其安全问题也逐渐受到关注。后门攻击作为一种常见的软件攻击方式,攻击者可通过操控在软件中隐藏的恶意功能控制软件行为,从而窃取数据或执行其他恶意操作,给用户带来巨大的安全威胁。为此,从软件工程角度进行综述,首先介绍后门攻击的基本概念、分类及与其他攻击方法的比较;其次分析后门攻击的常见手段并进行比较;最后讨论防御后门攻击的策略与技术,结合智能软件中的深度神经网络模型对后门植入检测与防御相关方法进行归纳、比较与展望。研究后门攻击与防御技术可以促进软件产业的创新发展,提高软件的安全性与可靠性。
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关键词
智能软件
深度学习
后门攻防
模型安全
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Keywords
intelligent software
deep learning
backdoor attack and defense
model security
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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