對抗性擾動

深度分析

不可學習資料（ULD）崛起：AI 訓練資料的主動防禦與雙面刃

為防止AI模型未經授權使用資料，「不可學習資料」（ULD）技術應運而生。透過在訓練資料中加入微小擾動，ULD能有效阻止模型學習有意義的特徵，同時維持人類觀看的品質。此技術與機器遺忘、後門攻擊不同，是一種主動式防禦，但其在計算成本與倫理層面仍面臨挑戰。