論文の概要: Agentic Copyright Watermarking against Adversarial Evidence Forgery with Purification-Agnostic Curriculum Proxy Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01541v2
• Date: Mon, 13 Jan 2025 16:55:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:26:25.828970
• Title: Agentic Copyright Watermarking against Adversarial Evidence Forgery with Purification-Agnostic Curriculum Proxy Learning
• Title（参考訳）: 保護・不可知なカリキュラムプロキシ学習による敵対的証拠偽造に対するエージェント著作権透かし
• Authors: Erjin Bao, Ching-Chun Chang, Hanrui Wang, Isao Echizen,
• Abstract要約: 不正使用と不正なAIモデルの配布は、知的財産に深刻な脅威をもたらす。 モデル透かしはこの問題に対処するための重要なテクニックとして登場した。 本稿では,透かしモデルへのいくつかの貢献について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.695511322757262
• License:
• Abstract: With the proliferation of AI agents in various domains, protecting the ownership of AI models has become crucial due to the significant investment in their development. Unauthorized use and illegal distribution of these models pose serious threats to intellectual property, necessitating effective copyright protection measures. Model watermarking has emerged as a key technique to address this issue, embedding ownership information within models to assert rightful ownership during copyright disputes. This paper presents several contributions to model watermarking: a self-authenticating black-box watermarking protocol using hash techniques, a study on evidence forgery attacks using adversarial perturbations, a proposed defense involving a purification step to counter adversarial attacks, and a purification-agnostic curriculum proxy learning method to enhance watermark robustness and model performance. Experimental results demonstrate the effectiveness of these approaches in improving the security, reliability, and performance of watermarked models.
• Abstract（参考訳）: さまざまなドメインにおけるAIエージェントの急増に伴い、AIモデルの所有を保護することが重要になっている。 これらのモデルの不正使用と違法な配布は、知的財産に深刻な脅威をもたらし、効果的な著作権保護措置を必要とする。 モデル透かしはこの問題に対処するための重要なテクニックとして現れており、所有権情報をモデルに埋め込んで著作権紛争の間、正当な所有権を主張している。 本稿では, ハッシュ手法を用いた自己認証型ブラックボックス透かしプロトコル, 敵の摂動を用いたエビデンス偽造攻撃, 敵の攻撃に対抗するための浄化手順を含む防御策, 透かしの堅牢性とモデル性能を高めるための浄化非依存のカリキュラムプロキシ学習法について述べる。 実験により, 透かしモデルの安全性, 信頼性, 性能向上にこれらの手法の有効性が示された。

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