論文の概要: Watermarking Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21034v3
• Date: Mon, 30 Sep 2024 07:40:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 13:51:33.683102
• Title: Watermarking Recommender Systems
• Title（参考訳）: 透かしレコメンダシステム
• Authors: Sixiao Zhang, Cheng Long, Wei Yuan, Hongxu Chen, Hongzhi Yin,
• Abstract要約: 本稿では,レコメンダシステムに特化した新しい手法であるAutoregressive Out-of-Distribution Watermarking (AOW)を紹介する。 提案手法では,初期項目の選択とオラクルモデルによるクエリを行い,その後に予測スコアの小さい項目を選択する。 透かしの有効性を評価するため、このモデルでは、切り捨てられた透かしシーケンスが与えられた後続の項目を予測することを課題とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.207721219147814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems embody significant commercial value and represent crucial intellectual property. However, the integrity of these systems is constantly challenged by malicious actors seeking to steal their underlying models. Safeguarding against such threats is paramount to upholding the rights and interests of the model owner. While model watermarking has emerged as a potent defense mechanism in various domains, its direct application to recommender systems remains unexplored and non-trivial. In this paper, we address this gap by introducing Autoregressive Out-of-distribution Watermarking (AOW), a novel technique tailored specifically for recommender systems. Our approach entails selecting an initial item and querying it through the oracle model, followed by the selection of subsequent items with small prediction scores. This iterative process generates a watermark sequence autoregressively, which is then ingrained into the model's memory through training. To assess the efficacy of the watermark, the model is tasked with predicting the subsequent item given a truncated watermark sequence. Through extensive experimentation and analysis, we demonstrate the superior performance and robust properties of AOW. Notably, our watermarking technique exhibits high-confidence extraction capabilities and maintains effectiveness even in the face of distillation and fine-tuning processes.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは重要な商業価値を具現化し、重要な知的財産を代表している。 しかし、これらのシステムの完全性は、根底にあるモデルを盗もうとする悪意あるアクターによって常に問題視されている。 このような脅威に対する保護は、モデル所有者の権利と利益を維持するために最重要である。 モデル透かしは、様々な領域において強力な防御機構として現れてきたが、推奨システムへの直接的な適用は未探索であり、非自明である。 本稿では,レコメンダシステムに特化した新しい手法であるAutoregressive Out-of-distriion Watermarking (AOW)を導入することで,このギャップに対処する。 提案手法では,初期項目の選択とオラクルモデルによるクエリを行い,その後に予測スコアの小さい項目を選択する。 この反復的プロセスは、自動的にウォーターマークシーケンスを生成し、トレーニングを通じてモデルのメモリに浸透する。 透かしの有効性を評価するため、このモデルでは、切り捨てられた透かしシーケンスが与えられた後続の項目を予測することを課題とする。 実験と解析を通じて,AOWの優れた性能とロバスト性を示す。 特に, この透かし技術は, 高信頼抽出能力を示し, 蒸留や微調整プロセスの面でも有効性を維持する。

関連論文リスト

• Embedding Watermarks in Diffusion Process for Model Intellectual Property Protection [16.36712147596369]
  拡散過程全体に透かしを埋め込むことにより,新しい透かしの枠組みを導入する。 詳細な理論的解析と実験的検証により,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T18:27:10Z)
• 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)
• ModelShield: Adaptive and Robust Watermark against Model Extraction Attack [58.46326901858431]
  大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな機械学習タスクにまたがる汎用インテリジェンスを示す。 敵はモデル抽出攻撃を利用して モデル生成で符号化された モデルインテリジェンスを盗むことができる ウォーターマーキング技術は、モデル生成コンテンツにユニークな識別子を埋め込むことによって、このような攻撃を防御する有望なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T06:41:48Z)
• Reliable Model Watermarking: Defending Against Theft without Compromising on Evasion [15.086451828825398]
  回避敵は、ウォーターマークサンプルを記憶したモデルによって生成されるショートカットを、容易に利用することができる。 モデルを学習してそれらを正確に認識することで、ユニークな透かし行動が知識注入によって促進される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T03:38:20Z)
• Probabilistically Robust Watermarking of Neural Networks [4.332441337407564]
  我々は、攻撃を盗む機能に対するレジリエンスを示す新しいトリガーセットベースの透かし手法を導入する。 私たちのアプローチでは、追加のモデルトレーニングは必要とせず、どんなモデルアーキテクチャにも適用できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T10:32:13Z)
• Unbiased Watermark for Large Language Models [67.43415395591221]
  本研究では, モデル生成出力の品質に及ぼす透かしの影響について検討した。 出力確率分布に影響を与えることなく、透かしを統合することができる。 ウォーターマークの存在は、下流タスクにおけるモデルの性能を損なうものではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T12:46:38Z)
• 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)
• 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)

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。