論文の概要: UTOPIA: Unlearnable Tabular Data via Decoupled Shortcut Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07358v1
• Date: Sat, 07 Feb 2026 04:44:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.583483
• Title: UTOPIA: Unlearnable Tabular Data via Decoupled Shortcut Embedding
• Title（参考訳）: UTOPIA: 切り離されたショートカットの埋め込みによる未熟なタブラルデータ
• Authors: Jiaming He, Fuming Luo, Hongwei Li, Wenbo Jiang, Wenshu Fan, Zhenbo Shi, Xudong Jiang, Yi Yu,
• Abstract要約: 非学習不可能な例(UE)は、プライベートビジョンデータにおける不正なモデルトレーニングを防止するための実践的なメカニズムとして現れている。 汚染スペクトルがクリーンなセマンティックスペクトルを超過すると、証明不能が実現可能であることを示す。 提案するUnlearnable Tabular Data via DecOuPled Shortcut EmbeddIng (UTOPIA)は,特徴冗長性を利用して最適化を2つのチャネルに分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.54720707082683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unlearnable examples (UE) have emerged as a practical mechanism to prevent unauthorized model training on private vision data, while extending this protection to tabular data is nontrivial. Tabular data in finance and healthcare is highly sensitive, yet existing UE methods transfer poorly because tabular features mix numerical and categorical constraints and exhibit saliency sparsity, with learning dominated by a few dimensions. Under a Spectral Dominance condition, we show certified unlearnability is feasible when the poison spectrum overwhelms the clean semantic spectrum. Guided by this, we propose Unlearnable Tabular Data via DecOuPled Shortcut EmbeddIng (UTOPIA), which exploits feature redundancy to decouple optimization into two channels: high saliency features for semantic obfuscation and low saliency redundant features for embedding a hyper correlated shortcut, yielding constraint-aware dominant shortcuts while preserving tabular validity. Extensive experiments across tabular datasets and models show UTOPIA drives unauthorized training toward near random performance, outperforming strong UE baselines and transferring well across architectures.
• Abstract（参考訳）: 非学習不可能な例(UE)は、プライベートビジョンデータに対する不正なモデルトレーニングを防ぐための実用的なメカニズムとして現れ、この保護を表データに拡張するのは簡単ではない。 金融と医療のタブラルデータは非常に感度が高いが、既存のUEメソッドは数値的制約とカテゴリー的制約が混在し、学習が数次元で支配されるため、伝達が不十分である。 スペクトラル・ドミナンス条件下では, 汚染スペクトルがクリーンなセマンティック・スペクトルを圧倒した場合, 未学習性が確認される。 そこで我々は,DecOuPled Shortcut EmbeddIng (UTOPIA)によるUnlearnable Tabular Dataを提案する。これは2つのチャネルに最適化を分離するために特徴冗長性を利用する。 表形式のデータセットとモデルにわたる大規模な実験は、UTOPIAが無許可のトレーニングを、ほぼランダムなパフォーマンスに向けて進め、強力なUEベースラインを上回り、アーキテクチャ全体にわたってうまく移行していることを示している。

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