論文の概要: Efficient Availability Attacks against Supervised and Contrastive Learning Simultaneously

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04010v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 14:05:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 14:43:22.769845
• Title: Efficient Availability Attacks against Supervised and Contrastive Learning Simultaneously
• Title（参考訳）: 監視学習とコントラスト学習を同時に行う高能率アベイラビリティーアタック
• Authors: Yihan Wang and Yifan Zhu and Xiao-Shan Gao
• Abstract要約: 本稿では、SLとCLの両方に有効な攻撃を得るために、教師付きエラー最小化やフレームワークにおける対照的なデータ拡張を提案する。 提案したAUE攻撃とAAP攻撃は,SLアルゴリズムとCLアルゴリズムにまたがる最先端の非学習性を実現し,消費電力を低減し,現実の応用の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.018467038778006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Availability attacks can prevent the unauthorized use of private data and commercial datasets by generating imperceptible noise and making unlearnable examples before release. Ideally, the obtained unlearnability prevents algorithms from training usable models. When supervised learning (SL) algorithms have failed, a malicious data collector possibly resorts to contrastive learning (CL) algorithms to bypass the protection. Through evaluation, we have found that most of the existing methods are unable to achieve both supervised and contrastive unlearnability, which poses risks to data protection. Different from recent methods based on contrastive error minimization, we employ contrastive-like data augmentations in supervised error minimization or maximization frameworks to obtain attacks effective for both SL and CL. Our proposed AUE and AAP attacks achieve state-of-the-art worst-case unlearnability across SL and CL algorithms with less computation consumption, showcasing prospects in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: アベイラビリティ攻撃は、不可避なノイズを生成し、リリース前に説明不能な例を作ることで、プライベートデータや商用データセットの不正使用を防止することができる。 理想的には、得られた非学習性は、アルゴリズムが使用可能なモデルをトレーニングすることを防ぐ。 教師付き学習(SL)アルゴリズムが失敗した場合、悪意のあるデータコレクタは、保護を回避するためにコントラスト学習(CL)アルゴリズムを利用する可能性がある。 評価の結果,既存の手法のほとんどは,データ保護にリスクをもたらす教師付きおよび対照的な非学習性の両方を達成できないことがわかった。 コントラストエラー最小化に基づく最近の手法とは異なり、教師付きエラー最小化や最大化フレームワークにおけるコントラストライクなデータ拡張を用いて、slとclの両方に有効な攻撃を得る。 提案したAUEおよびAAP攻撃は,実世界のアプリケーションにおいて,計算量が少なく,SLおよびCLアルゴリズムをまたいだ最先端の非学習性を実現する。

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