論文の概要: On Hiding Neural Networks Inside Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10078v3
• Date: Sat, 22 May 2021 00:27:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 03:03:27.360440
• Title: On Hiding Neural Networks Inside Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの内部に隠れるニューラルネットワークについて
• Authors: Chuan Guo, Ruihan Wu, Kilian Q. Weinberger
• Abstract要約: この過剰な能力は、トレーニングされたニューラルネットワークに秘密の機械学習モデルを組み込む機会を提供する。 我々の新しいフレームワークは、キャリアネットワーク内で任意の所望の機能を持つ秘密のニューラルネットワークの存在を隠蔽する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.20287788363144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern neural networks often contain significantly more parameters than the size of their training data. We show that this excess capacity provides an opportunity for embedding secret machine learning models within a trained neural network. Our novel framework hides the existence of a secret neural network with arbitrary desired functionality within a carrier network. We prove theoretically that the secret network's detection is computationally infeasible and demonstrate empirically that the carrier network does not compromise the secret network's disguise. Our paper introduces a previously unknown steganographic technique that can be exploited by adversaries if left unchecked.
• Abstract（参考訳）: 現代のニューラルネットワークは、トレーニングデータのサイズよりも非常に多くのパラメータを含むことが多い。 この過剰な能力は、トレーニングされたニューラルネットワークに秘密の機械学習モデルを組み込む機会を提供する。 提案手法は,キャリアネットワーク内で任意の機能を希望する秘密ニューラルネットワークの存在を隠蔽する。 理論上,シークレットネットワークの検出は計算上不可能であり,キャリアネットワークがシークレットネットワークの偽装を損なわないことを実証的に証明する。 本稿では,未確認の場合には,敵に活用できる未知のステガノグラフィ手法を提案する。

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