論文の概要: Wide Flat Minimum Watermarking for Robust Ownership Verification of GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16919v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 18:38:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 23:58:14.498352
• Title: Wide Flat Minimum Watermarking for Robust Ownership Verification of GANs
• Title（参考訳）: GANのロバスト所有権検証のための広域最小透かし
• Authors: Jianwei Fei, Zhihua Xia, Benedetta Tondi, Mauro Barni
• Abstract要約: ホワイトボックス攻撃に対するロバスト性を向上したGANのための新しいマルチビット・ボックスフリー透かし手法を提案する。 透かしは、GANトレーニング中に余分な透かし損失項を追加することで埋め込む。 その結果,透かしの存在が画像の品質に与える影響は無視できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.639074918667625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel multi-bit box-free watermarking method for the protection of Intellectual Property Rights (IPR) of GANs with improved robustness against white-box attacks like fine-tuning, pruning, quantization, and surrogate model attacks. The watermark is embedded by adding an extra watermarking loss term during GAN training, ensuring that the images generated by the GAN contain an invisible watermark that can be retrieved by a pre-trained watermark decoder. In order to improve the robustness against white-box model-level attacks, we make sure that the model converges to a wide flat minimum of the watermarking loss term, in such a way that any modification of the model parameters does not erase the watermark. To do so, we add random noise vectors to the parameters of the generator and require that the watermarking loss term is as invariant as possible with respect to the presence of noise. This procedure forces the generator to converge to a wide flat minimum of the watermarking loss. The proposed method is architectureand dataset-agnostic, thus being applicable to many different generation tasks and models, as well as to CNN-based image processing architectures. We present the results of extensive experiments showing that the presence of the watermark has a negligible impact on the quality of the generated images, and proving the superior robustness of the watermark against model modification and surrogate model attacks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ganの知的財産権(ipr)を保護し,微調整,プルーニング,量子化,サロゲートモデル攻撃などのホワイトボックス攻撃に対するロバスト性を向上させるための,新たなマルチビットボックスフリー透かし手法を提案する。 本発明の透かしは、GANトレーニング中に余分な透かし損失項を加えて埋め込み、予め訓練された透かしデコーダで検索可能な目に見えない透かしを含むようにする。 ホワイトボックスモデルレベルの攻撃に対するロバスト性を改善するため、モデルパラメータの変更がウォーターマークを消去しないように、モデルがウォーターマーキング損失項の最大平坦な最小値に収束することを保証する。 そのため、発生器のパラメータにランダムノイズベクトルを追加し、ノイズの存在に関して透かし損失項が可能な限り不変であることを要求する。 この手順により、ジェネレータは、透かし損失の最大で平らな最小値に収束する。 提案手法はアーキテクチャとデータセット非依存であり、cnnベースの画像処理アーキテクチャと同様に、様々な世代のタスクやモデルに適用できる。 本研究では,ウォーターマークの存在が生成画像の品質に不可分な影響を与え,モデル修正やサロゲートモデル攻撃に対するウォーターマークの優れたロバスト性が証明できることを示す広範な実験結果を示す。

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