浙江大学 发布 DATABENCH 数据集, 应用在 数据集安全性、机器学习审计 领域

浙江大学 本次发布的数据集 DATABENCH, DATABENCH是一个数据集审计攻击基准，包含17种逃避攻击、5种伪造攻击和9种代表性的数据集审计方法。该数据集旨在评估数据集审计方法在对抗环境下的鲁棒性和独特性。通过使用DATABENCH进行广泛评估，研究发现现有的审计方法在对抗环境下均不够鲁棒或独特，突出了开发更可靠数据集审计方法的迫切需求。

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