자체 지도 데이터 큐레이션은 머신러닝 모델의 일반화 능력을 향상시키는 방법입니다. 자체 지도 학습(SSL)을 활용하여 데이터 큐레이션 비용을 줄이고, 대규모 데이터셋 요구를 충족할 수 있습니다.
본 논문에서는 자체 지도 데이터 큐레이션의 무결성을 보장하기 위한 방어 메커니즘인 Poisoned Data Detector (PDD)를 제안합니다.
SVM-PDD는 Set3-Set5(동일 분포) 및 TrueFace, 140K RealFace(외부 분포) 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보였으며, 확장성이 뛰어나 새로운 공격 감지기를 통합하기 용이합니다.