BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-01-15T00:00:00Z

ARMOR: Shielding Unlearnable Examples from the Impact of Data Augmentation

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内容提要

本研究探讨了数据增强对隐私数据保护的影响，提出了防御框架ARMOR，能够有效保持数据的不可学习性。实验结果表明，ARMOR能将增强样本训练模型的测试准确率降低60%以上，从而显著提升数据隐私保护能力。

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标签

ARMOR 不可学习性 数据增强 测试准确率 隐私保护