論文の概要: SSL-Auth: An Authentication Framework by Fragile Watermarking for Pre-trained Encoders in Self-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04673v3
• Date: Wed, 6 Dec 2023 08:23:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 18:23:49.532362
• Title: SSL-Auth: An Authentication Framework by Fragile Watermarking for Pre-trained Encoders in Self-supervised Learning
• Title（参考訳）: SSL-Auth: 自己教師型学習における事前学習エンコーダのためのFragile Watermarkingによる認証フレームワーク
• Authors: Xiaobei Li, Changchun Yin, Liyue Zhu, Xiaogang Xu, Liming Fang, Run Wang, Chenhao Lin
• Abstract要約: 堅牢なエンコーダをトレーニングするためのラベルのないデータセットを活用するパラダイムであるセルフ教師あり学習(SSL)が、先日、大きな成功を収めた。 最近の研究は、バックドアや敵の脅威を含む、訓練済みのエンコーダの脆弱性に光を当てている。 エンコーダトレーナーの知的財産を保護し、デプロイされたエンコーダの信頼性を確保することは、SSLにおいて顕著な課題となる。 SSL-Authは、トレーニング済みエンコーダ用に明示的に設計された最初の認証フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.64707392046704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL), a paradigm harnessing unlabeled datasets to train robust encoders, has recently witnessed substantial success. These encoders serve as pivotal feature extractors for downstream tasks, demanding significant computational resources. Nevertheless, recent studies have shed light on vulnerabilities in pre-trained encoders, including backdoor and adversarial threats. Safeguarding the intellectual property of encoder trainers and ensuring the trustworthiness of deployed encoders pose notable challenges in SSL. To bridge these gaps, we introduce SSL-Auth, the first authentication framework designed explicitly for pre-trained encoders. SSL-Auth leverages selected key samples and employs a well-trained generative network to reconstruct watermark information, thus affirming the integrity of the encoder without compromising its performance. By comparing the reconstruction outcomes of the key samples, we can identify any malicious alterations. Comprehensive evaluations conducted on a range of encoders and diverse downstream tasks demonstrate the effectiveness of our proposed SSL-Auth.
• Abstract（参考訳）: ラベルのないデータセットを使って堅牢なエンコーダをトレーニングするセルフ教師付き学習(ssl)は、最近かなりの成功を収めている。 これらのエンコーダは、重要な計算資源を必要とする下流タスクのための重要な特徴抽出器として機能する。 しかし、最近の研究は、バックドアや敵の脅威を含む、訓練済みのエンコーダの脆弱性に光を当てている。 エンコーダトレーナーの知的財産を保護し、デプロイされたエンコーダの信頼性を確保することは、SSLにおいて顕著な課題となる。 これらのギャップを埋めるために、トレーニング済みエンコーダ用に明示的に設計された最初の認証フレームワークであるSSL-Authを導入する。 SSL-Authは選択されたキーサンプルを活用し、よく訓練された生成ネットワークを使用して透かし情報を再構築する。 重要なサンプルの復元結果を比較することで、悪意のある変更を特定できる。 提案するSSL-Authの有効性を実証するため,様々なエンコーダおよび下流タスクの総合評価を行った。

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