論文の概要: Identifying Appropriate Intellectual Property Protection Mechanisms for Machine Learning Models: A Systematization of Watermarking, Fingerprinting, Model Access, and Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11285v1
• Date: Sat, 22 Apr 2023 01:05:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 19:25:51.871078
• Title: Identifying Appropriate Intellectual Property Protection Mechanisms for Machine Learning Models: A Systematization of Watermarking, Fingerprinting, Model Access, and Attacks
• Title（参考訳）: 機械学習モデルにおける適切な知的財産保護機構の同定:透かし、フィンガープリント、モデルアクセス、アタックの体系化
• Authors: Isabell Lederer and Rudolf Mayer and Andreas Rauber
• Abstract要約: 機械学習(ML)の商業的利用は拡大しており、同時に、MLモデルはより複雑になり、トレーニングコストも高まっている。 本稿では,MLにおけるIPPに関する知見を体系化するとともに,文書作成時に提案される脅威や攻撃,防衛に焦点をあてる。 我々はMLにおけるIPの包括的脅威モデルを構築し、統合された分類体系の中で攻撃と防御を分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1031296820074812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The commercial use of Machine Learning (ML) is spreading; at the same time, ML models are becoming more complex and more expensive to train, which makes Intellectual Property Protection (IPP) of trained models a pressing issue. Unlike other domains that can build on a solid understanding of the threats, attacks and defenses available to protect their IP, the ML-related research in this regard is still very fragmented. This is also due to a missing unified view as well as a common taxonomy of these aspects. In this paper, we systematize our findings on IPP in ML, while focusing on threats and attacks identified and defenses proposed at the time of writing. We develop a comprehensive threat model for IP in ML, categorizing attacks and defenses within a unified and consolidated taxonomy, thus bridging research from both the ML and security communities.
• Abstract（参考訳）: ML(Machine Learning)の商業的利用は拡大しており、同時に、MLモデルはトレーニングが複雑になり、コストも高まっているため、トレーニングされたモデルの知的財産保護(IPP)が圧迫的な問題となっている。 脅威、攻撃、防御をしっかり理解してIPを保護できる他のドメインとは異なり、この点におけるML関連の研究は非常に断片的だ。 これはまた、統一的な見解の欠如と、これらの側面の共通の分類が原因でもある。 本稿では,MLにおけるIPPに関する知見を体系化するとともに,書き込み時に提案された脅威や攻撃,防御に焦点をあてる。 我々は、MLにおけるIPの包括的脅威モデルを構築し、統合された分類において攻撃と防衛を分類し、MLとセキュリティコミュニティの両方から研究をブリッジする。

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