本工作由京东探索研究院和西北工业大学联合完成，已经被CVPR2022接收。在本文中我们提出了一个基于频域信息注入的后门攻击方法（Frequency-Injection based Backdoor Attack，FIBA）。具体来说，我们设计了一个频域触发器，通过线性组合两幅图像的振幅谱图，将触发器图像的低频信息注入有毒图像。由于 FIBA 保留了受污染图像像素的语义，因此既可以对分类模型进行攻击，也可以对密集预测模型进行攻击。我们在医学图像领域的三个基准上进行了实验(用于皮肤病变分类的 ISIC-2019数据集，用于肾脏肿瘤分割的 KiTS-19 数据集，以及用于内镜伪像检测的 EAD-2019 数据集)，以验证 FIBA 攻击医学图像分析模型的有效性以及其在绕过后门防御方面的优势。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.01148

代码链接： https://github.com/HazardFY/FIBA

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