論文の概要: DeepiSign: Invisible Fragile Watermark to Protect the Integrityand Authenticity of CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04319v1
• Date: Tue, 12 Jan 2021 06:42:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 11:02:07.912495
• Title: DeepiSign: Invisible Fragile Watermark to Protect the Integrityand Authenticity of CNN
• Title（参考訳）: DeepiSign:CNNの統合性と認証を保護するために、目に見えないフレジブルな透かし
• Authors: Alsharif Abuadbba, Hyoungshick Kim, Surya Nepal
• Abstract要約: CNNモデルの完全性と信頼性を確保するために,自己完結型タンパー防止法DeepiSignを提案する。 DeepiSignは、壊れやすい見えない透かしのアイデアを適用して、秘密とそのハッシュ値をCNNモデルに安全に埋め込みます。 理論的解析により,DeepiSignは各層に最大1KBのシークレットを隠蔽し,モデルの精度を最小限に抑えることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.98139322456872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) deployed in real-life applications such as autonomous vehicles have shown to be vulnerable to manipulation attacks, such as poisoning attacks and fine-tuning. Hence, it is essential to ensure the integrity and authenticity of CNNs because compromised models can produce incorrect outputs and behave maliciously. In this paper, we propose a self-contained tamper-proofing method, called DeepiSign, to ensure the integrity and authenticity of CNN models against such manipulation attacks. DeepiSign applies the idea of fragile invisible watermarking to securely embed a secret and its hash value into a CNN model. To verify the integrity and authenticity of the model, we retrieve the secret from the model, compute the hash value of the secret, and compare it with the embedded hash value. To minimize the effects of the embedded secret on the CNN model, we use a wavelet-based technique to transform weights into the frequency domain and embed the secret into less significant coefficients. Our theoretical analysis shows that DeepiSign can hide up to 1KB secret in each layer with minimal loss of the model's accuracy. To evaluate the security and performance of DeepiSign, we performed experiments on four pre-trained models (ResNet18, VGG16, AlexNet, and MobileNet) using three datasets (MNIST, CIFAR-10, and Imagenet) against three types of manipulation attacks (targeted input poisoning, output poisoning, and fine-tuning). The results demonstrate that DeepiSign is verifiable without degrading the classification accuracy, and robust against representative CNN manipulation attacks.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車のような現実のアプリケーションでデプロイされる畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、毒殺攻撃や微調整といった操作攻撃に弱いことが示されている。 したがって、妥協されたモデルは不正な出力を生成し、悪意ある振る舞いをするので、CNNの完全性と信頼性を保証することが不可欠である。 本稿では,CNNモデルの整合性と信頼性を確保するために,DeepiSignと呼ばれる自己完結型タンパ保護手法を提案する。 DeepiSignは、秘密とハッシュ値をCNNモデルに安全に埋め込むために、脆弱な目に見えない透かしというアイデアを適用している。 モデルの完全性と信頼性を検証するために、モデルからシークレットを取得し、シークレットのハッシュ値を計算し、それを埋め込みハッシュ値と比較する。 CNNモデルに埋め込まれたシークレットの影響を最小限に抑えるため、ウェーブレットベースの手法を用いて重みを周波数領域に変換し、そのシークレットをより少ない有意な係数に埋め込む。 理論的解析により,DeepiSignは各層に最大1KBのシークレットを隠蔽し,モデルの精度を最小限に抑えることができた。 deepisignのセキュリティと性能を評価するために,3種類の操作攻撃(ターゲット入力中毒,アウトプット中毒,微調整)に対する3つのデータセット(mnist,cifar-10,imagenet)を用いて,事前学習した4つのモデル(resnet18,vgg16,alexnet,mobilenet)について実験を行った。 その結果,DeepiSignは分類精度を低下させることなく検証可能であり,CNNによる攻撃に対して堅牢であることがわかった。

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