将恶意软件嵌入到神经网络中
这次介绍一篇名为“EvilModel: Hiding Malware Inside of Neural Network Models ”的文章。
该文章主要描述了一种隐式的传播恶意软件的方法，通过对神经网络的权重进行修改实现恶意软件的传播。
pipeline
本质上，是选取模型中的某些“冗余”的层，对其中的神经元的权重进行替换，对于每一个权重，替换其最后的3位比特位作为恶意软件的某个3个比特，进而实现恶意软件的隐式传输。
这里所提及的冗余，其实是通过测试，查看对正确率的影响程度，选择那些对正确率影响程度比较小的层。
different layer
如上图所示，横轴是替换神经元的个数，纵轴是修改后模型的正确率。
这里有一些观察：
- 随着修改的神经元个数越多，正确率受到的影响就越大。
- 更加靠近输入层的神经元，更加适合嵌入恶意软件，影响更小
由于对神经网络权重的修改会降低其原本的正确率，所以作者也探究了重训练的效果，如下图所示：
BN Effect
其中，BR表示在重训练之前 (Before)，AR则表示在重训练之后 (After)
可以看到，没有带BN (BatchNorm) 层的网络，通过重训练无法回复精度，而带有BN层的则可以通过重训练恢复精度。
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