論文の概要: PCPT and ACPT: Copyright Protection and Traceability Scheme for DNN
Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02541v2
- Date: Tue, 28 Nov 2023 09:22:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 17:54:53.628792
- Title: PCPT and ACPT: Copyright Protection and Traceability Scheme for DNN
Models
- Title（参考訳）: PCPTとACPT:DNNモデルの著作権保護とトレーサビリティ・スキーム
- Authors: Xuefeng Fan, Dahao Fu, Hangyu Gui, Xinpeng Zhang and Xiaoyi Zhou
- Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は人工知能(AI)分野で大きな成功を収めている。
DNNモデルは、簡単に違法にコピーしたり、再配布したり、犯罪者に虐待されたりすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.043683635373213
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep neural networks (DNNs) have achieved tremendous success in artificial
intelligence (AI) fields. However, DNN models can be easily illegally copied,
redistributed, or abused by criminals, seriously damaging the interests of
model inventors. The copyright protection of DNN models by neural network
watermarking has been studied, but the establishment of a traceability
mechanism for determining the authorized users of a leaked model is a new
problem driven by the demand for AI services. Because the existing traceability
mechanisms are used for models without watermarks, a small number of
false-positives are generated. Existing black-box active protection schemes
have loose authorization control and are vulnerable to forgery attacks.
Therefore, based on the idea of black-box neural network watermarking with the
video framing and image perceptual hash algorithm, a passive copyright
protection and traceability framework PCPT is proposed that uses an additional
class of DNN models, improving the existing traceability mechanism that yields
a small number of false-positives. Based on an authorization control strategy
and image perceptual hash algorithm, a DNN model active copyright protection
and traceability framework ACPT is proposed. This framework uses the
authorization control center constructed by the detector and verifier. This
approach realizes stricter authorization control, which establishes a strong
connection between users and model owners, improves the framework security, and
supports traceability verification.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は人工知能(AI)分野で大きな成功を収めている。
しかし、DNNモデルは容易に違法にコピーされ、再配布され、犯罪者によって虐待され、モデル発明者の利益を著しく損なうことができる。
ニューラルネットワークの透かしによるDNNモデルの著作権保護が研究されているが、漏洩したモデルの認証ユーザを決定するトレーサビリティメカニズムの確立は、AIサービスの需要が引き起こした新たな問題である。
既存のトレーサビリティメカニズムは透かしのないモデルに使用されるため、少数の偽陽性が生成される。
既存のブラックボックスのアクティブ保護スキームは、権限制御が緩く、偽造攻撃に弱い。
そこで,ビデオフレーミングと画像知覚ハッシュアルゴリズムを用いたブラックボックスニューラルネットワークの透かしの考え方に基づき,新たなdnnモデルを用いた受動的著作権保護・トレーサビリティフレームワークpcptを提案し,少数の偽陽性を生じさせる既存のトレーサビリティメカニズムを改善した。
認証制御戦略と画像知覚ハッシュアルゴリズムに基づいて,dnnモデルによる著作権保護とトレーサビリティフレームワークapptを提案する。
このフレームワークは、検出器と検証器によって構築された認可制御センターを使用する。
このアプローチは、より厳格な認証制御を実現し、ユーザとモデルオーナ間の強い接続を確立し、フレームワークのセキュリティを改善し、トレーサビリティ検証をサポートする。
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