教師なし対照学習に対する不弁別中毒攻撃【JST・京大機械翻訳】

He Hao; Zha Kaiwen; Katabi Dina

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215596070303 整理番号：22P0293814

教師なし対照学習に対する不弁別中毒攻撃【JST・京大機械翻訳】

Indiscriminate Poisoning Attacks on Unsupervised Contrastive Learning

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発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年03月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

不正確なデータ中毒攻撃は教師つき学習に対して非常に有効である。しかし,教師なしコントラスト学習(CL)に対する影響についてはほとんど知られていない。本論文は,対照的学習の無差別中毒攻撃を考慮する最初のものである。著者らは,CLに対する最初の効果的な攻撃である,対比的Poising(CP)を提案する。経験的に,コントラストPoisingは,CLアルゴリズムの性能を劇的に低減するだけでなく,教師つき学習モデルも攻撃し,最も一般化可能な無識別中毒攻撃を生成することを経験的に示した。また,運動量符号器を持つCLアルゴリズムが無差別被毒に対してロバストであり,行列完了に基づく新しい対策を提案した。コードはhttps://github.com/kaiwenzha/contrastive poisoningで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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