学习生成跨任务不可利用示例
计算机视觉与模式识别
2025-12-16 v1
摘要
不可利用示例生成旨在将个人图像转化为其不可利用（不可再训练）版本，以防止在线上传后被未经授权地利用。近年来，由于其对个人数据隐私的关键相关性，该任务引起了广泛关注。然而，尽管已有进展，现有方法仍可能存在实用性有限的问题，即生成的示例在不同实际计算机视觉任务中难以实现广泛不可利用。为此，本文提出了一种新的元跨任务不可利用示例生成（MCT-UEG）框架。我们设计的平坦极小点导向的元训练和测试方案，旨在优化不可利用示例生成器，以有效生产具备广泛不可利用性的示例。大量实验表明，我们框架的有效性。
引用
@article{arxiv.2512.13416,
title = {Learning to Generate Cross-Task Unexploitable Examples},
author = {Haoxuan Qu and Qiuchi Xiang and Yujun Cai and Yirui Wu and Majid Mirmehdi and Hossein Rahmani and Jun Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.13416},
year = {2025}
}