論文の概要: Knowledge-Free Black-Box Watermark and Ownership Proof for Image Classification Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04522v1
• Date: Sat, 9 Apr 2022 18:09:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 02:02:20.855978
• Title: Knowledge-Free Black-Box Watermark and Ownership Proof for Image Classification Neural Networks
• Title（参考訳）: 画像分類ニューラルネットワークのための知識フリーブラックボックス透かしと所有権証明
• Authors: Fangqi Li and Shilin Wang
• Abstract要約: 画像分類ニューラルネットワークのための知識のないブラックボックス透かし方式を提案する。 繊細なエンコーディングと検証のプロトコルは、スキームの敵に対する未知のセキュリティを確保するために設計されている。 実験により,提案した透かし方式の機能保存能力と安全性が実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.117248639119529
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Watermarking has become a plausible candidate for ownership verification and intellectual property protection of deep neural networks. Regarding image classification neural networks, current watermarking schemes uniformly resort to backdoor triggers. However, injecting a backdoor into a neural network requires knowledge of the training dataset, which is usually unavailable in the real-world commercialization. Meanwhile, established watermarking schemes oversight the potential damage of exposed evidence during ownership verification and the watermarking algorithms themselves. Those concerns decline current watermarking schemes from industrial applications. To confront these challenges, we propose a knowledge-free black-box watermarking scheme for image classification neural networks. The image generator obtained from a data-free distillation process is leveraged to stabilize the network's performance during the backdoor injection. A delicate encoding and verification protocol is designed to ensure the scheme's security against knowledgable adversaries. We also give a pioneering analysis of the capacity of the watermarking scheme. Experiment results proved the functionality-preserving capability and security of the proposed watermarking scheme.
• Abstract（参考訳）: ウォーターマーキングは、ディープニューラルネットワークの所有権検証と知的財産保護の有力な候補となっている。 画像分類ニューラルネットワークでは、現在の透かしスキームはバックドアトリガーに一様に頼っている。 しかしながら、ニューラルネットワークにバックドアを注入するには、トレーニングデータセットに関する知識が必要になる。 一方、確立された透かし方式は、オーナシップ検証と透かしアルゴリズム自体が暴露された証拠の潜在的な損傷を監督する。 これらの懸念は、産業用途からの現在の透かしスキームを減少させる。 これらの課題に対処すべく,画像分類ニューラルネットワークのための知識のないブラックボックス透かし方式を提案する。 データフリー蒸留工程から得られた画像生成装置を利用してバックドア注入時のネットワークの性能を安定化する。 微妙なエンコーディングと検証プロトコルは、このスキームが既知の敵に対して安全であることを保証するように設計されている。 また,透かし方式の能力に関する先駆的な分析を行った。 実験の結果,提案する透かし方式の機能維持能力と安全性が実証された。

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