論文の概要: Copyright Protection and Accountability of Generative AI:Attack, Watermarking and Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09272v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 06:40:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 15:42:23.420402
• Title: Copyright Protection and Accountability of Generative AI:Attack, Watermarking and Attribution
• Title（参考訳）: 生成AIの著作権保護と説明責任:アタック、透かしおよび属性
• Authors: Haonan Zhong, Jiamin Chang, Ziyue Yang, Tingmin Wu, Pathum Chamikara Mahawaga Arachchige, Chehara Pathmabandu, Minhui Xue
• Abstract要約: 本稿では,GANの著作権保護対策の現状を概観する評価枠組みを提案する。 以上の結果から,入力画像,モデル透かし,帰属ネットワークなどの知的財産権保護手法は,広範囲のGANに好適であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0159295162418385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI (e.g., Generative Adversarial Networks - GANs) has become increasingly popular in recent years. However, Generative AI introduces significant concerns regarding the protection of Intellectual Property Rights (IPR) (resp. model accountability) pertaining to images (resp. toxic images) and models (resp. poisoned models) generated. In this paper, we propose an evaluation framework to provide a comprehensive overview of the current state of the copyright protection measures for GANs, evaluate their performance across a diverse range of GAN architectures, and identify the factors that affect their performance and future research directions. Our findings indicate that the current IPR protection methods for input images, model watermarking, and attribution networks are largely satisfactory for a wide range of GANs. We highlight that further attention must be directed towards protecting training sets, as the current approaches fail to provide robust IPR protection and provenance tracing on training sets.
• Abstract（参考訳）: 生成型ai(例えば、生成型adversarial networks - gans)は近年ますます人気が高まっている。 しかし、生成aiは、画像(有毒画像)とモデル(有毒モデル)に関連する知的財産権(ipr)の保護(resp. model accountability)に関する重要な懸念を提起する。 本稿では,gansの著作権保護対策の現状を総合的に概観し,様々なganアーキテクチャにおけるその性能を評価し,その性能と今後の研究方向性に影響を与える要因を明らかにするための評価枠組みを提案する。 以上の結果から,入力画像,モデル透かし,帰属ネットワークに対する現在のITP保護法は,広範囲のGANに対してほぼ十分であることがわかった。 現在のアプローチでは、トレーニングセットに対する堅牢なIPR保護とプロファイランストレースが提供できないため、トレーニングセットの保護に向けてさらなる注意を払わなければならない。

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