論文の概要: Robust and Large-Payload DNN Watermarking via Fixed,
Distribution-Optimized, Weights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10973v3
- Date: Wed, 17 Jan 2024 13:50:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 22:12:35.325797
- Title: Robust and Large-Payload DNN Watermarking via Fixed,
Distribution-Optimized, Weights
- Title（参考訳）: 固定分布最適化重みによるロバストおよび大負荷DNN透かし
- Authors: Benedetta Tondi, Andrea Costanzo, Mauro Barni
- Abstract要約: ネットワーク変更に対して非常に大きなペイロードと強力なロバスト性を実現するために,ホワイトボックスのマルチビット透かし方式を提案する。
提案手法は,ネットワーク修正に対するロバスト性,再学習,転送学習など,ネットワーク精度に大きな影響を与えることなく,優れた性能を実現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.114672756850307
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The design of an effective multi-bit watermarking algorithm hinges upon
finding a good trade-off between the three fundamental requirements forming the
watermarking trade-off triangle, namely, robustness against network
modifications, payload, and unobtrusiveness, ensuring minimal impact on the
performance of the watermarked network. In this paper, we first revisit the
nature of the watermarking trade-off triangle for the DNN case, then we exploit
our findings to propose a white-box, multi-bit watermarking method achieving
very large payload and strong robustness against network modification. In the
proposed system, the weights hosting the watermark are set prior to training,
making sure that their amplitude is large enough to bear the target payload and
survive network modifications, notably retraining, and are left unchanged
throughout the training process. The distribution of the weights carrying the
watermark is theoretically optimised to ensure the secrecy of the watermark and
make sure that the watermarked weights are indistinguishable from the
non-watermarked ones. The proposed method can achieve outstanding performance,
with no significant impact on network accuracy, including robustness against
network modifications, retraining and transfer learning, while ensuring a
payload which is out of reach of state of the art methods achieving a lower -
or at most comparable - robustness.
- Abstract（参考訳）: 効果的なマルチビット透かしアルゴリズムの設計は、透かしトレードオフ三角形を形成する3つの基本的な要件、すなわち、ネットワーク修正、ペイロード、および非邪魔性の間の良いトレードオフを見つけ、透かしネットワークの性能に最小限の影響を確実にする。
本稿では,まずDNNの場合の透かしトレードオフ三角形の性質を再検討し,その特徴を生かして,非常に大きなペイロードとネットワーク修正に対する堅牢性を実現するためのホワイトボックス・マルチビット透かし手法を提案する。
提案システムでは, 透かしを収容する重量をトレーニング前に設定し, 目標ペイロードを収容し, ネットワーク修正を継続する程度に振幅が大きくなることを確認し, トレーニング過程を通じて変化しないようにした。
透かしを運ぶ重量の分布は理論的に最適化され、透かしの秘密性が確保され、透かしのないものと区別できないことが保証される。
提案手法は, ネットワーク修正に対する堅牢性, 再訓練, 転送学習などのネットワーク精度に大きな影響を与えず, かつ, 最下位のロバスト性を実現する技術手法の到達範囲外なペイロードを確保することができる。
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