論文の概要: Lazy Layers to Make Fine-Tuned Diffusion Models More Traceable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00466v1
• Date: Wed, 1 May 2024 12:03:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 15:47:41.664993
• Title: Lazy Layers to Make Fine-Tuned Diffusion Models More Traceable
• Title（参考訳）: 微細な拡散モデルをよりトレーサブルにする遅延層
• Authors: Haozhe Liu, Wentian Zhang, Bing Li, Bernard Ghanem, Jürgen Schmidhuber,
• Abstract要約: 新たな任意の任意配置(AIAO)戦略は、微調整による除去に耐性を持たせる。 拡散モデルの入力/出力空間のバックドアを設計する既存の手法とは異なり,本手法では,サンプルサブパスの特徴空間にバックドアを埋め込む方法を提案する。 MS-COCO,AFHQ,LSUN,CUB-200,DreamBoothの各データセットに関する実証研究により,AIAOの堅牢性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.77600345240867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foundational generative models should be traceable to protect their owners and facilitate safety regulation. To achieve this, traditional approaches embed identifiers based on supervisory trigger-response signals, which are commonly known as backdoor watermarks. They are prone to failure when the model is fine-tuned with nontrigger data. Our experiments show that this vulnerability is due to energetic changes in only a few 'busy' layers during fine-tuning. This yields a novel arbitrary-in-arbitrary-out (AIAO) strategy that makes watermarks resilient to fine-tuning-based removal. The trigger-response pairs of AIAO samples across various neural network depths can be used to construct watermarked subpaths, employing Monte Carlo sampling to achieve stable verification results. In addition, unlike the existing methods of designing a backdoor for the input/output space of diffusion models, in our method, we propose to embed the backdoor into the feature space of sampled subpaths, where a mask-controlled trigger function is proposed to preserve the generation performance and ensure the invisibility of the embedded backdoor. Our empirical studies on the MS-COCO, AFHQ, LSUN, CUB-200, and DreamBooth datasets confirm the robustness of AIAO; while the verification rates of other trigger-based methods fall from ~90% to ~70% after fine-tuning, those of our method remain consistently above 90%.
• Abstract（参考訳）: 基本生成モデルは、所有者を保護し、安全規制を促進するために追跡可能であるべきである。 これを実現するため、従来のアプローチでは、バックドア透かしと呼ばれる、監督的なトリガー応答信号に基づいて識別子を埋め込んでいる。 モデルは非トリガーデータで微調整されるため、失敗する傾向があります。 我々の実験によると、この脆弱性は微調整中にわずか数層の'ビジネス'層にエネルギー的変化があったためである。 これにより、任意の任意離着陸(AIAO)戦略が生まれ、微調整による除去に対する透かしの耐性が向上する。 様々なニューラルネットワーク深度にわたるAIAOサンプルのトリガー応答対は、透かしを施したサブパスを構築するために使用することができ、モンテカルロサンプリングを用いて安定した検証結果が得られる。 また,既存の拡散モデルの入出力空間のバックドア設計法とは異なり,本手法では,マスク制御トリガ関数が生成性能を保ち,組込みバックドアの可視性を確保するために,サンプルサブパスの特徴空間にバックドアを埋め込む方法を提案する。 MS-COCO,AFHQ,LSUN,CUB-200,DreamBoothの各データセットに関する実証研究により,AIAOのロバスト性が確認された。

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