論文の概要: Performance-lossless Black-box Model Watermarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06488v2
• Date: Sun, 14 Apr 2024 04:35:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 22:57:53.108403
• Title: Performance-lossless Black-box Model Watermarking
• Title（参考訳）: 性能ロスレスブラックボックスモデル透かし
• Authors: Na Zhao, Kejiang Chen, Weiming Zhang, Nenghai Yu,
• Abstract要約: 本稿では,モデル知的財産権を保護するために,ブランチバックドアベースのモデル透かしプロトコルを提案する。 さらに,プロトコルに対する潜在的な脅威を分析し,言語モデルに対するセキュアで実現可能な透かしインスタンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.22653003059031
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of deep learning, high-value and high-cost models have become valuable assets, and related intellectual property protection technologies have become a hot topic. However, existing model watermarking work in black-box scenarios mainly originates from training-based backdoor methods, which probably degrade primary task performance. To address this, we propose a branch backdoor-based model watermarking protocol to protect model intellectual property, where a construction based on a message authentication scheme is adopted as the branch indicator after a comparative analysis with secure cryptographic technologies primitives. We prove the lossless performance of the protocol by reduction. In addition, we analyze the potential threats to the protocol and provide a secure and feasible watermarking instance for language models.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの発展に伴い、高価値・高コストのモデルが価値ある資産となり、関連する知的財産保護技術がホットな話題となっている。 しかしながら、ブラックボックスシナリオにおける既存のモデル透かしの作業は、主にトレーニングベースのバックドア手法に由来する。 そこで本稿では,セキュアな暗号技術のプリミティブとの比較分析を行った後,メッセージ認証方式に基づく構築を分岐指標として採用する。 我々は、プロトコルの損失のない性能を削減によって証明する。 さらに,プロトコルに対する潜在的な脅威を分析し,言語モデルに対するセキュアで実現可能な透かしインスタンスを提供する。

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