論文の概要: Protecting Intellectual Property of Generative Adversarial Networks from Ambiguity Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04362v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 17:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 11:09:29.164096
• Title: Protecting Intellectual Property of Generative Adversarial Networks from Ambiguity Attack
• Title（参考訳）: 創発的敵網の知的特性をアンビジティ攻撃から保護する
• Authors: Ding Sheng Ong, Chee Seng Chan, Kam Woh Ng, Lixin Fan, Qiang Yang
• Abstract要約: フォトリアリスティック画像作成に広く用いられているGAN(Generative Adrial Networks)は完全に保護されていない。 本稿では,知的財産権(IPR)保護をGANに強制するために,ブラックボックスとホワイトボックスの両方で完全な保護フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.937702447957193
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ever since Machine Learning as a Service (MLaaS) emerges as a viable business that utilizes deep learning models to generate lucrative revenue, Intellectual Property Right (IPR) has become a major concern because these deep learning models can easily be replicated, shared, and re-distributed by any unauthorized third parties. To the best of our knowledge, one of the prominent deep learning models - Generative Adversarial Networks (GANs) which has been widely used to create photorealistic image are totally unprotected despite the existence of pioneering IPR protection methodology for Convolutional Neural Networks (CNNs). This paper therefore presents a complete protection framework in both black-box and white-box settings to enforce IPR protection on GANs. Empirically, we show that the proposed method does not compromise the original GANs performance (i.e. image generation, image super-resolution, style transfer), and at the same time, it is able to withstand both removal and ambiguity attacks against embedded watermarks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習・アズ・ア・サービス(MLaaS)は、ディープラーニングモデルを利用して収益を生み出す実行可能なビジネスとして登場して以来、知的財産権(IPR)は、これらのディープラーニングモデルを簡単に複製、共有、再配布できるため、大きな関心事となっている。 我々の知る限り、フォトリアリスティックな画像を作成するために広く使われているGAN(Generative Adversarial Networks)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の先駆的なIPR保護手法が存在するにもかかわらず、完全に保護されていない。 そこで本稿では, ブラックボックスとホワイトボックスの両方において, IPR保護をGANに強制するための完全な保護フレームワークを提案する。 実験により,提案手法は元のGANの性能を損なわないことを示した。 画像生成、画像の超解像度、スタイル転送)と同時に、埋め込みウォーターマークに対する削除と曖昧性攻撃の両方に耐えることができる。

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