Efficient Availability Attacks against Supervised and Contrastive Learning Simultaneously

📄 arXiv: 2402.04010v1 📥 PDF

作者: Yihan Wang, Yifan Zhu, Xiao-Shan Gao

分类: cs.LG, stat.ML

发布日期: 2024-02-06

💡 一句话要点

提出高效可用性攻击以同时针对监督学习和对比学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 可用性攻击 监督学习 对比学习 数据保护 机器学习安全

📋 核心要点

  1. 现有方法在实现监督学习和对比学习的不可学习性方面存在不足，无法有效保护数据。
  2. 论文提出通过在监督学习框架中引入对比类数据增强，来实现对SL和CL的有效攻击。
  3. 实验结果表明，AUE和AAP攻击在最坏情况下的不可学习性达到了最先进水平，且计算消耗较低。

📝 摘要（中文）

可用性攻击旨在通过生成不可察觉的噪声和制作不可学习的示例，防止未经授权使用私人数据和商业数据集。理想情况下，获得的不可学习性会阻止算法训练出可用模型。当监督学习算法失败时，恶意数据收集者可能会转向对比学习算法以绕过保护。我们发现大多数现有方法无法同时实现监督和对比的不可学习性，这对数据保护构成风险。与基于对比错误最小化的最新方法不同，我们在监督错误最小化或最大化框架中采用对比类数据增强，以实现对SL和CL有效的攻击。我们提出的AUE和AAP攻击在SL和CL算法中实现了最先进的最坏情况不可学习性，同时计算消耗更少，展示了在现实应用中的前景。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有可用性攻击方法无法同时实现监督学习（SL）和对比学习（CL）不可学习性的问题。现有方法在保护数据方面存在明显不足，无法有效防止恶意数据收集者的攻击。

核心思路：论文的核心思路是通过在监督学习的错误最小化或最大化框架中引入对比类数据增强，来实现对SL和CL算法的有效攻击。这种设计旨在提高攻击的通用性和有效性。

技术框架：整体架构包括数据增强模块、攻击生成模块和模型训练模块。数据增强模块负责生成对比类数据，攻击生成模块则基于这些数据构建不可学习示例，最后通过模型训练模块评估攻击效果。

关键创新：最重要的技术创新点在于将对比类数据增强与监督学习框架结合，形成了一种新的攻击方式。这与现有方法的本质区别在于，现有方法通常只关注单一学习范式。

关键设计：关键设计包括选择合适的损失函数以平衡监督和对比学习的目标，以及优化网络结构以提高攻击的效率和效果。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AUE和AAP攻击在监督学习和对比学习算法中实现了最坏情况下的不可学习性，性能优于现有基线方法，计算消耗显著降低，展示了良好的应用前景。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括数据隐私保护、机器学习模型的安全性提升以及商业数据集的保护。通过有效的可用性攻击方法，可以在数据发布前确保数据的安全性，防止恶意使用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

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.