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網路規模資料集投毒:分歧視角攻擊

  • AI 供應鏈
  • 模型投毒與完整性破壞

近年許多大規模資料集的發布方式,是給出一份網址清單,每個網址指向一筆資料。研究人員指出,這類資料集很多都擋不住所謂的「分歧視角(split-view)」投毒攻擊。這個攻擊利用的是一個時間差:當初蒐集資料集時看到的內容,和使用者後來下載來訓練時看到的內容,可能已經不一樣。研究人員找出那些曾經託管過資料集內容、但如今已到期而且可以買下來的網域,因此有辦法把資料集的一部分換成投毒後的資料。他們示範了在 10 個熱門的網路規模資料集中,可買到的網域數量都足以成功發動投毒攻擊。

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