論文の概要: Fingerprinting Generative Adversarial Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11760v3
- Date: Mon, 29 May 2023 05:43:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 04:46:59.757249
- Title: Fingerprinting Generative Adversarial Networks
- Title(参考訳): フィンガープリント生成広告ネットワーク
- Authors: Guanlin Li, Guowen Xu, Han Qiu, Shangwei Guo, Run Wang, Jiwei Li,
Tianwei Zhang, Rongxing Lu
- Abstract要約: Generative Adversarial Networks (GAN) は様々なアプリケーションシナリオで広く利用されている。
GANの知的財産権保護のための最初の指紋認証方式を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 45.59195473861383
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have been widely used in various
application scenarios. Since the production of a commercial GAN requires
substantial computational and human resources, the copyright protection of GANs
is urgently needed. In this paper, we present the first fingerprinting scheme
for the Intellectual Property (IP) protection of GANs. We break through the
stealthiness and robustness bottlenecks suffered by previous fingerprinting
methods for classification models being naively transferred to GANs.
Specifically, we innovatively construct a composite deep learning model from
the target GAN and a classifier. Then we generate fingerprint samples from this
composite model, and embed them in the classifier for effective ownership
verification. This scheme inspires some concrete methodologies to practically
protect the modern GAN models. Theoretical analysis proves that these methods
can satisfy different security requirements necessary for IP protection. We
also conduct extensive experiments to show that our solutions outperform
existing strategies.
- Abstract(参考訳): Generative Adversarial Networks (GAN) は様々なアプリケーションシナリオで広く利用されている。
商用のGANの製造には相当な計算資源と人的資源が必要であるため、GANの著作権保護は緊急に必要である。
本稿では,gansの知的財産(ip)保護のための最初の指紋認証方式を提案する。
我々は,従来の指紋認証手法による盗難と堅牢性のボトルネックを突破し,分類モデルをGANに導入した。
具体的には、ターゲットGANと分類器から合成ディープラーニングモデルを革新的に構築する。
そして、この複合モデルから指紋サンプルを生成し、効果的な所有権検証のために分類器に埋め込む。
このスキームは、現代のGANモデルを実質的に保護するためにいくつかの具体的な方法論を刺激する。
理論的解析は、これらの手法がIP保護に必要な異なるセキュリティ要件を満たすことを証明している。
また、我々のソリューションが既存の戦略より優れていることを示す広範な実験も行います。
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