Reversible Unlearnable Examples: Towards the Copyright Protection in Deep Learning Era
本文针对深度学习时代数据版权保护面临的两大威胁：未经授权的模型训练（非法利用数据训练模型）和恶意数据泄露（攻击者窃取或泄露受保护数据）。现有方法通常分别使用不可学习样本（unlearnable examples）和数字水印技术，但作者发现简
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← 返回所有主题TextCloak: Thwarting Unauthorized LLM Exploitation via RL-Driven Unlearnable Text
本文针对大语言模型（LLM）时代中未经授权数据利用与隐私泄露问题，提出一种名为 TextCloak 的防御框架。现有文本不可学习样本（UEs）方法主要面向情感分析等判别式分类任务，通过注入类别特定的语言线索来破坏模型训练效果，但在 LLM