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Stealthy backdoor attack method targeting group fairness in self-supervised learning
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AI
DOI：10.1016/j.patcog.2026.113499.png)
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摘要
En 中文
• 我们揭示了在自监督学习下后门攻击中的公平性漏洞。
• 我们提出了SFBA，一种针对自监督学习（SSL）中群体公平性的隐蔽后门攻击。
• 实验表明，SFBA能够有效加剧自监督学习模型中各类别间的公平性问题。
Keyword:
backdoor attack
self-supervised learning
group fairness
unfairness amplification
stealthy attack
期刊
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
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