应对模型隐私攻击的防御方法数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-05-09 收录
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https://nbsdc.cn/general/dataDetail?id=69fcb73ff175603f068b65b9&type=1
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资源简介：
本数据集用于训练与测试基于模型锁（ModelLock）的模型保护算法。基于多个主流开源视觉数据集（如CIFAR-10、Cityscapes等），通过GPT-4V辅助与扩散模型编辑技术生成可控视觉编辑样本。预估数据量为1.4GB，数据格式为NPY。通过执行标签扰动策略，构建“密钥提示—视觉特征—标签一致性”绑定的数据结构，有效提升模型版权保护与抗模型窃取能力。
提供机构：
复旦大学
