arXiv cs.AI· Ayana Moshruba, Maryam Parsa·· 6 天前AI 评分31
脉冲神经网络更难被窃取：模型窃取攻击基准研究
Spiking Neural Networks Are Harder to Steal: A Benchmark Study of Model Stealing Attacks
AI 导读
脉冲神经网络（SNN）在黑盒模型窃取攻击中表现出显著强于传统人工神经网络（ANN）的抗窃取能力。在 MNIST、Fashion-MNIST 与 CIFAR-10 测试中，SNN 替代模型与目标模型的一致性比 ANN 低 10% 至 20%，对抗迁移性低 15% 至 25%。这种抗性源于 SNN 基于脉冲和时间依赖的动态计算机制，其决策边界极难被替代模型拟合逼近。
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