論文の概要: Piracy-Resistant DNN Watermarking by Block-Wise Image Transformation with Secret Key

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04241v1
• Date: Fri, 9 Apr 2021 08:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 13:52:57.747123
• Title: Piracy-Resistant DNN Watermarking by Block-Wise Image Transformation with Secret Key
• Title（参考訳）: 秘密鍵を用いたブロック幅画像変換による海賊耐性DNN透かし
• Authors: MaungMaung AprilPyone and Hitoshi Kiya
• Abstract要約: 提案手法は学習可能な変換画像を用いてモデルに透かしパターンを埋め込む。 海賊に耐性があるため、元のウォーターマークは海賊版ウォーターマークでは上書きできない。 その結果,高い透かし検出精度を維持しつつ,微調整や刈り込み攻撃に対して弾力性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.483078145498085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel DNN watermarking method that utilizes a learnable image transformation method with a secret key. The proposed method embeds a watermark pattern in a model by using learnable transformed images and allows us to remotely verify the ownership of the model. As a result, it is piracy-resistant, so the original watermark cannot be overwritten by a pirated watermark, and adding a new watermark decreases the model accuracy unlike most of the existing DNN watermarking methods. In addition, it does not require a special pre-defined training set or trigger set. We empirically evaluated the proposed method on the CIFAR-10 dataset. The results show that it was resilient against fine-tuning and pruning attacks while maintaining a high watermark-detection accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,秘密鍵を用いた学習可能な画像変換手法を用いた新しいDNN透かし手法を提案する。 提案手法では,学習可能な変換画像を用いて,モデルに透かしパターンを組み込むことにより,モデルの所有権を遠隔で検証できる。 その結果、海賊行為に耐性があるため、元の透かしを海賊の透かしで上書きすることはできず、新しい透かしを追加すると、既存のDNN透かし法とは異なり、モデルの精度が低下する。 さらに、特別な事前定義されたトレーニングセットやトリガーセットは不要である。 提案手法をCIFAR-10データセット上で実証的に評価した。 その結果,高い透かし検出精度を維持しつつ,微調整や刈り込み攻撃に対して弾力性を示した。

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