arXiv 提出梯度对抗增强框架，破解不可学习数据集防护
原文标题：A Gradient based Adversarial Augmentation Framework for Mitigating Unlearnable Datasets
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论文提出一种基于梯度的对抗增强框架，通过可微数据增强流水线与随机梯度上升学习增强策略，在最多 18 种增强技术中搜索保护相关子集。在 EMIN 与 NTGA 防护的 CIFAR-10 上，干净测试准确率分别达 80.0% 与 83.28%，显著优于随机采样基线。该工作为压力测试不可学习数据方法提供了可扩展工具。
- 问题
- 不可学习数据防护可被数据增强攻击破解，但现有搜索策略难以扩展到大规模增强集合。
- 方法
- 可微数据增强流水线配合随机梯度上升学习增强策略，在最多 18 种增强中搜索保护相关子集，并加感知与像素正则。
- 结果
- EMIN 与 NTGA 防护的 CIFAR-10 上干净测试准确率 80.0% 与 83.28%，优于随机采样基线 77.29%。
- 影响
- 为数据防护方法提供可扩展的压力测试工具，也提示 ULD 防护仍不牢固。
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