論文の概要: DNNShield: Embedding Identifiers for Deep Neural Network Ownership Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06581v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 10:27:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-17 13:47:35.095316
• Title: DNNShield: Embedding Identifiers for Deep Neural Network Ownership Verification
• Title（参考訳）: DNNShield: ディープニューラルネットワークオーナシップ検証のための識別子の埋め込み
• Authors: Jasper Stang, Torsten Krauß, Alexandra Dmitrienko,
• Abstract要約: 本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)の保護のための新しいアプローチであるDNNShieldを紹介する。 DNNShieldは、特別な保護レイヤを使用して、モデルアーキテクチャにユニークな識別子を埋め込む。 3つのデータセットと4つのモデルアーキテクチャにわたる広範囲な評価を通じて、DNNShieldの有効性と効率を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.47446944218544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The surge in popularity of machine learning (ML) has driven significant investments in training Deep Neural Networks (DNNs). However, these models that require resource-intensive training are vulnerable to theft and unauthorized use. This paper addresses this challenge by introducing DNNShield, a novel approach for DNN protection that integrates seamlessly before training. DNNShield embeds unique identifiers within the model architecture using specialized protection layers. These layers enable secure training and deployment while offering high resilience against various attacks, including fine-tuning, pruning, and adaptive adversarial attacks. Notably, our approach achieves this security with minimal performance and computational overhead (less than 5\% runtime increase). We validate the effectiveness and efficiency of DNNShield through extensive evaluations across three datasets and four model architectures. This practical solution empowers developers to protect their DNNs and intellectual property rights.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の人気が高まり、Deep Neural Networks(DNN)のトレーニングに多大な投資をしている。 しかしながら、リソース集約的なトレーニングを必要とするこれらのモデルは、盗難や不正使用に対して脆弱である。 本稿では、DNN保護のための新しいアプローチであるDNNShieldを導入することで、この課題に対処する。 DNNShieldは、特別な保護レイヤを使用して、モデルアーキテクチャにユニークな識別子を埋め込む。 これらのレイヤはセキュアなトレーニングとデプロイメントを可能にし、微調整、プルーニング、適応的な敵攻撃など、さまざまな攻撃に対して高いレジリエンスを提供する。 特に、当社のアプローチは、パフォーマンスと計算オーバーヘッドを最小限に抑えながら、このセキュリティを実現する(ランタイムの5倍未満の増加)。 3つのデータセットと4つのモデルアーキテクチャにわたる広範囲な評価を通じて、DNNShieldの有効性と効率を検証した。 この実用的なソリューションにより、開発者はDNNと知的財産権を保護することができる。

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