論文の概要: A Stealthy and Robust Fingerprinting Scheme for Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11760v1
• Date: Sat, 19 Jun 2021 06:25:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-24 11:20:14.272246
• Title: A Stealthy and Robust Fingerprinting Scheme for Generative Models
• Title（参考訳）: 生成モデルのためのステルスおよびロバストフィンガープリント方式
• Authors: Li Guanlin, Guo Shangwei, Wang Run, Xu Guowen, Zhang Tianwei
• Abstract要約: 本稿では,生成モデルの知的財産保護のための新しいフィンガープリント手法を提案する。 指紋の細粒化と細粒度分類を併用した新しいバックドア埋め込み手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel fingerprinting methodology for the Intellectual Property protection of generative models. Prior solutions for discriminative models usually adopt adversarial examples as the fingerprints, which give anomalous inference behaviors and prediction results. Hence, these methods are not stealthy and can be easily recognized by the adversary. Our approach leverages the invisible backdoor technique to overcome the above limitation. Specifically, we design verification samples, whose model outputs look normal but can trigger a backdoor classifier to make abnormal predictions. We propose a new backdoor embedding approach with Unique-Triplet Loss and fine-grained categorization to enhance the effectiveness of our fingerprints. Extensive evaluations show that this solution can outperform other strategies with higher robustness, uniqueness and stealthiness for various GAN models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生成モデルの知的保護のための新しい指紋認証手法を提案する。 識別モデルに対する事前の解は、通常、逆の例を指紋として採用し、異常な推論行動と予測結果を与える。 したがって、これらの手法はステルス性がなく、敵に容易に認識できる。 我々のアプローチは、上記の制限を克服するために見えないバックドア技術を活用する。 具体的には、モデル出力が正常に見えるが、バックドア分類器をトリガーして異常な予測を行う検証サンプルを設計する。 指紋の精度を高めるために,トリップレット損失と細粒度分類を用いた新しいバックドア埋め込み手法を提案する。 広範囲な評価により、様々なGANモデルに対して、より堅牢性、独特性、ステルス性の高い他の戦略よりも優れていることが示されている。

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