对比学习滥用隐私数据！中科院等发布「多步误差最小化」方法
研究人员开发了一种称为多步误差最小化（MEM）的技术，用于生成多模态不可学习样本，以保护个人数据免受多模态对比学习模型的滥用。通过优化图像噪声和文本触发器，MEM有效地误导模型，降低了其学习隐私数据的能力，并在不同模型间展现出强大的可迁移性。实验证明，MEM能够将保护后的检索结果降至接近随机猜测水平的一半，并且在多种模型上均表现出了良好的效果。这项工作不仅有助于保护个人隐私，也为多模态数据保护开辟了新的方向。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/i0dle3lXHGS5NtEfjgortQ
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