論文の概要: A Survey of Fragile Model Watermarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04809v4
• Date: Mon, 8 Jul 2024 09:47:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 01:20:00.710309
• Title: A Survey of Fragile Model Watermarking
• Title（参考訳）: フラジイルモデル透かしに関する調査
• Authors: Zhenzhe Gao, Yu Cheng, Zhaoxia Yin,
• Abstract要約: モデルの脆弱な透かしは、改ざんを検出する強力なツールとして徐々に現れてきた。 本稿では, モデルフラクタブルウォーターマーキングの創業以来の課題について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.517951900805317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model fragile watermarking, inspired by both the field of adversarial attacks on neural networks and traditional multimedia fragile watermarking, has gradually emerged as a potent tool for detecting tampering, and has witnessed rapid development in recent years. Unlike robust watermarks, which are widely used for identifying model copyrights, fragile watermarks for models are designed to identify whether models have been subjected to unexpected alterations such as backdoors, poisoning, compression, among others. These alterations can pose unknown risks to model users, such as misidentifying stop signs as speed limit signs in classic autonomous driving scenarios. This paper provides an overview of the relevant work in the field of model fragile watermarking since its inception, categorizing them and revealing the developmental trajectory of the field, thus offering a comprehensive survey for future endeavors in model fragile watermarking.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに対する敵の攻撃と従来のマルチメディアの脆弱な透かしの両方から着想を得たモデル脆弱な透かしは、改ざんを検出する強力なツールとして徐々に現れ、近年の急速な発展を目撃している。 モデル著作権の特定に広く使われている堅牢な透かしとは異なり、モデルの脆弱な透かしは、バックドア、中毒、圧縮などの予期せぬ変更を受けたかどうかを特定するように設計されている。 これらの変更は、古典的な自動運転シナリオにおける速度制限標識として停止標識を誤識別するなど、モデルユーザーに未知のリスクをもたらす可能性がある。 本稿では, モデル脆性透かしの開始以来の分野における関連研究の概要を概説し, モデル脆性透かしにおける今後の取り組みについて概説する。

関連論文リスト

• Exploiting Watermark-Based Defense Mechanisms in Text-to-Image Diffusion Models for Unauthorized Data Usage [14.985938758090763]
  安定拡散のようなテキストと画像の拡散モデルは、高品質な画像を生成するのに例外的な可能性を示している。 近年の研究では、これらのモデルのトレーニングに不正データを使用することが懸念されており、知的財産権侵害やプライバシー侵害につながる可能性がある。 本稿では,テキスト・ツー・イメージ・モデルに適用された様々な透かしに基づく保護手法のロバスト性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T22:28:19Z)
• On the Weaknesses of Backdoor-based Model Watermarking: An Information-theoretic Perspective [39.676548104635096]
  機械学習モデルの知的財産権の保護は、AIセキュリティの急激な懸念として浮上している。 モデルウォーターマーキングは、機械学習モデルのオーナシップを保護するための強力なテクニックである。 本稿では,既存の手法の限界を克服するため,新しいウォーターマーク方式であるIn-distriion Watermark Embedding (IWE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T00:55:21Z)
• Robustness of Watermarking on Text-to-Image Diffusion Models [9.277492743469235]
  本稿では,透かし埋め込みとテキスト・ツー・イメージ・ジェネレーション処理を統合することで生成する透かしの堅牢性について検討する。 生成型透かし法は, 識別器による攻撃やエッジ予測に基づく攻撃のエッジ情報に基づく操作など, 直接回避攻撃に対して堅牢であるが, 悪意のある微調整には脆弱であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-04T13:59:09Z)
• Towards Robust Model Watermark via Reducing Parametric Vulnerability [57.66709830576457]
  バックドアベースのオーナシップ検証が最近人気となり,モデルオーナがモデルをウォーターマークすることが可能になった。 本研究では,これらの透かし除去モデルを発見し,それらの透かし挙動を復元するミニマックス定式化を提案する。 本手法は,パラメトリックな変化と多数のウォーターマーク除去攻撃に対するモデル透かしの堅牢性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-09T12:46:08Z)
• Safe and Robust Watermark Injection with a Single OoD Image [90.71804273115585]
  高性能なディープニューラルネットワークをトレーニングするには、大量のデータと計算リソースが必要である。 安全で堅牢なバックドア型透かし注入法を提案する。 我々は,透かし注入時のモデルパラメータのランダムな摂動を誘導し,一般的な透かし除去攻撃に対する防御を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T19:58:35Z)
• Exploring Structure Consistency for Deep Model Watermarking [122.38456787761497]
  Deep Neural Network(DNN)の知的財産権(IP)は、代理モデルアタックによって簡単に盗まれる。 本稿では,新しい構造整合モデルウォーターマーキングアルゴリズムを設計した新しい透かし手法,すなわち構造整合性'を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T04:27:15Z)
• Reversible Watermarking in Deep Convolutional Neural Networks for Integrity Authentication [78.165255859254]
  整合性認証のための可逆透かしアルゴリズムを提案する。 可逆透かしを埋め込むことが分類性能に及ぼす影響は0.5%未満である。 同時に、可逆的な透かしを適用することでモデルの完全性を検証することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-09T09:32:21Z)
• A Systematic Review on Model Watermarking for Neural Networks [1.2691047660244335]
  この研究は、機械学習モデルのための異なるクラスの透かしスキームを特定し解析する分類法を提案する。 これは、構造化推論を可能にする統一的な脅威モデルを導入し、ウォーターマーキング手法の有効性の比較を行う。 望ましいセキュリティ要件とMLモデルの透かしに対する攻撃を体系化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-25T12:03:02Z)
• Fine-tuning Is Not Enough: A Simple yet Effective Watermark Removal Attack for DNN Models [72.9364216776529]
  我々は異なる視点から新しい透かし除去攻撃を提案する。 我々は、知覚不可能なパターン埋め込みと空間レベルの変換を組み合わせることで、単純だが強力な変換アルゴリズムを設計する。 我々の攻撃は、非常に高い成功率で最先端の透かしソリューションを回避できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-18T09:14:54Z)
• Model Watermarking for Image Processing Networks [120.918532981871]
  深層モデルの知的財産権を保護する方法は、非常に重要であるが、真に研究されていない問題である。 画像処理モデルを保護するための最初のモデル透かしフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T18:36:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。