論文の概要: Model Lock: Locking Your Model With a Spell

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16285v2
• Date: Sat, 28 Sep 2024 11:29:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:21.162578
• Title: Model Lock: Locking Your Model With a Spell
• Title（参考訳）: モデルロック:スペルでモデルをロックする
• Authors: Yifeng Gao, Yuhua Sun, Xingjun Ma, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang,
• Abstract要約: ModelLockと呼ばれる拡散ベースのフレームワークは、テキストガイドによる画像編集を探求し、トレーニングデータをユニークなスタイルに変換するか、バックグラウンドで新しいオブジェクトを追加する。 このデータセットに微調整されたモデルはロックされ、キープロンプトによってのみアンロックされる。 画像分類とセグメンテーションの両方のタスクについて広範な実験を行い、ModelLockが期待する性能を著しく低下させることなく、効果的に細調整されたモデルをロックできることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.36433941408536
• License:
• Abstract: This paper presents a novel model protection paradigm ModelLock that locks (destroys) the performance of a model on normal clean data so as to make it unusable or unextractable without the right key. Specifically, we proposed a diffusion-based framework dubbed ModelLock that explores text-guided image editing to transform the training data into unique styles or add new objects in the background. A model finetuned on this edited dataset will be locked and can only be unlocked by the key prompt, i.e., the text prompt used to transform the data. We conduct extensive experiments on both image classification and segmentation tasks, and show that 1) ModelLock can effectively lock the finetuned models without significantly reducing the expected performance, and more importantly, 2) the locked model cannot be easily unlocked without knowing both the key prompt and the diffusion model. Our work opens up a new direction for intellectual property protection of private models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデル保護パラダイムであるModelLockを提案する。これは,モデルの性能を正常なクリーンデータにロックし,適切なキーを使わずに使用不能あるいは抽出不能にする。 具体的には、テキスト誘導画像編集を探索し、トレーニングデータをユニークなスタイルにしたり、新しいオブジェクトをバックグラウンドで追加したりする拡散ベースのフレームワークModelLockを提案する。 このデータセットに微調整されたモデルはロックされ、キープロンプトによってのみアンロックされる。 画像分類とセグメンテーションの両タスクについて広範な実験を行い、それを実証する。 1) ModelLockは、期待するパフォーマンスを著しく低下させることなく、効果的に微調整されたモデルをロックできます。 2)ロックされたモデルはキープロンプトと拡散モデルの両方を知ることなく簡単にロック解除できない。 我々の研究は、プライベートモデルの知的財産権保護のための新しい方向性を開く。

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