論文の概要: Securing Biomedical Images from Unauthorized Training with Anti-Learning Perturbation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02559v1
• Date: Sun, 5 Mar 2023 03:09:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 19:01:44.866169
• Title: Securing Biomedical Images from Unauthorized Training with Anti-Learning Perturbation
• Title（参考訳）: アンチラーニングによる無許可トレーニングによるバイオメディカルイメージの確保
• Authors: Yixin Liu, Haohui Ye, Kai Zhang, Lichao Sun
• Abstract要約: そこで本研究では, 生医学的データを保護するために, 不知覚だが妄想的なノイズをデータに注入することで, 生医学的データを保護する手法を提案する。 本手法は,研究コミュニティの長期的発展のために,より多くの機関にデータ提供を促すための重要なステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.81914618642174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The volume of open-source biomedical data has been essential to the development of various spheres of the healthcare community since more `free' data can provide individual researchers more chances to contribute. However, institutions often hesitate to share their data with the public due to the risk of data exploitation by unauthorized third parties for another commercial usage (e.g., training AI models). This phenomenon might hinder the development of the whole healthcare research community. To address this concern, we propose a novel approach termed `unlearnable biomedical image' for protecting biomedical data by injecting imperceptible but delusive noises into the data, making them unexploitable for AI models. We formulate the problem as a bi-level optimization and propose three kinds of anti-learning perturbation generation approaches to solve the problem. Our method is an important step toward encouraging more institutions to contribute their data for the long-term development of the research community.
• Abstract（参考訳）: より多くの‘無料’データが個々の研究者に貢献の機会を提供するため、オープンソースのバイオメディカルデータの量は医療コミュニティのさまざまな領域の発展に不可欠である。 しかし、不正な第三者による他の商用利用(例えば、aiモデルのトレーニング)によるデータ搾取のリスクのために、機関はデータを一般と共有することをためらうことが多い。 この現象は、医療研究コミュニティ全体の発展を妨げる可能性がある。 そこで本研究では, 生体医学的データを保護するために, 不可避だが不可避なノイズをデータに注入することにより, 生体医学的データを保護するための新しい手法である「未発見バイオメディカルイメージ」を提案する。 本稿では,二段階最適化として問題を定式化し,この問題に対する3種類の反学習摂動生成手法を提案する。 本手法は,研究コミュニティの長期的発展のために,より多くの機関にデータ提供を促すための重要なステップである。

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