論文の概要: RO-SVD: A Reconfigurable Hardware Copyright Protection Framework for AIGC Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11536v2
- Date: Mon, 02 Dec 2024 13:20:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-03 16:55:03.627500
- Title: RO-SVD: A Reconfigurable Hardware Copyright Protection Framework for AIGC Applications
- Title（参考訳）: RO-SVD:AIGCアプリケーションのための再構成可能なハードウェア著作権保護フレームワーク
- Authors: Zhuoheng Ran, Muhammad A. A. Abdelgawad, Zekai Zhang, Ray C. C. Cheung, Hong Yan,
- Abstract要約: AIコンテンツのためのブロックチェーンベースの著作権トレーサビリティフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、既存のAIアクセラレーションデバイスで簡単に構築できる。
これは、AI生成コンテンツに特化した著作権トレーサビリティを議論し、実装する最初の実用的なハードウェア研究である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.368978400783039
- License:
- Abstract: The dramatic surge in the utilisation of generative artificial intelligence (GenAI) underscores the need for a secure and efficient mechanism to responsibly manage, use and disseminate multi-dimensional data generated by artificial intelligence (AI). In this paper, we propose a blockchain-based copyright traceability framework called ring oscillator-singular value decomposition (RO-SVD), which introduces decomposition computing to approximate low-rank matrices generated from hardware entropy sources and establishes an AI-generated content (AIGC) copyright traceability mechanism at the device level. By leveraging the parallelism and reconfigurability of field-programmable gate arrays (FPGAs), our framework can be easily constructed on existing AI-accelerated devices and provide a low-cost solution to emerging copyright issues of AIGC. We developed a hardware-software (HW/SW) co-design prototype based on comprehensive analysis and on-board experiments with multiple AI-applicable FPGAs. Using AI-generated images as a case study, our framework demonstrated effectiveness and emphasised customisation, unpredictability, efficiency, management and reconfigurability. To the best of our knowledge, this is the first practical hardware study discussing and implementing copyright traceability specifically for AI-generated content.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(GenAI)の利用の劇的な増加は、人工知能(AI)によって生成された多次元データを責任を持って管理、使用、分散するためのセキュアで効率的なメカニズムの必要性を浮き彫りにしている。
本稿では,ハードウェアエントロピーソースから生成された低ランク行列を近似する分解計算を導入し,デバイスレベルでAIGC(AIGC)著作権トレーサビリティ機構を確立する,リング発振器・特異値分解(RO-SVD)と呼ばれるブロックチェーンベースの著作権トレーサビリティフレームワークを提案する。
フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)の並列性と再構成性を活用することで、既存のAIアクセラレーションデバイス上で容易に構築でき、AIGCの著作権問題に対する低コストなソリューションを提供することができる。
ハードウェア・ソフトウェア(HW/SW)の共同設計プロトタイプを開発した。
AI生成イメージをケーススタディとして、我々のフレームワークは、有効性を示し、カスタマイズ、予測不能性、効率性、管理、再構成性を強調した。
我々の知る限りでは、これはAI生成コンテンツに特化した著作権トレーサビリティを議論し、実装する最初の実用的なハードウェア研究である。
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