May, 2023
无法学习的样本给人一种虚假的安全感：用可学习的样本破解无法利用的数据
Unlearnable Examples Give a False Sense of Security: Piercing through Unexploitable Data with Learnable Examples
Wan Jiang, Yunfeng Diao, He Wang, Jianxin Sun, Meng Wang...
TL;DR提出了一种解决目标数据未被授权使用的方法，其将无法学习的示例（UEs）添加了微不可见的扰动，以确保原始数据发布后仍无法精确分类。但是，此方法存在弊端，因为不受保护的其他数据可以用于消除保护，从而将不可学习的数据转换为可学习的数据。因此，提出了一种新的方法来解决这个问题，即通过纯化处理将 UEs 投射到 LEs 上，并使用新的联合条件扩散模型来去除 UEs 的噪音，实现对 UEs 的保护。这种方法不仅能够对有监督和无监督的 UEs 进行保护，而且还是一种通用的计数器测量方法。