中国科学院深圳先进技术研究院 发布 APBench 数据集, 应用在 对抗性攻击、数据安全 领域

中国科学院深圳先进技术研究院 本次发布的数据集 APBench, APBench是由中国科学院深圳先进技术研究院开发的一个统一基准，用于评估对抗性中毒攻击和防御的有效性。该数据集包含9种最先进的可用性中毒攻击方法、8种防御算法和4种常规数据增强技术。APBench旨在通过标准化扰动和训练超参数，确保公平可重复的比较评估，从而促进和推广未来在可用性中毒攻击和防御方法上的进步。数据集的应用领域主要集中在解决深度学习模型训练中的数据安全和隐私保护问题。

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