論文の概要: Staining and locking computer vision models without retraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22000v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 16:47:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.756891
• Title: Staining and locking computer vision models without retraining
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンモデルの再トレーニングなしでの保持とロック
• Authors: Oliver J. Sutton, Qinghua Zhou, George Leete, Alexander N. Gorban, Ivan Y. Tyukin,
• Abstract要約: コンピュータビジョンモデルを染色・施錠する新しい手法を提案する。 Stainingはシークレットな振る舞いをモデルに埋め込む。 Lockingは、秘密のトリガーが入力イメージに挿入されない限り、モデルを使用不能にすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.60804876202157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce new methods of staining and locking computer vision models, to protect their owners' intellectual property. Staining, also known as watermarking, embeds secret behaviour into a model which can later be used to identify it, while locking aims to make a model unusable unless a secret trigger is inserted into input images. Unlike existing methods, our algorithms can be used to stain and lock pre-trained models without requiring fine-tuning or retraining, and come with provable, computable guarantees bounding their worst-case false positive rates. The stain and lock are implemented by directly modifying a small number of the model's weights and have minimal impact on the (unlocked) model's performance. Locked models are unlocked by inserting a small `trigger patch' into the corner of the input image. We present experimental results showing the efficacy of our methods and demonstrating their practical performance on a variety of computer vision models.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンモデルを染色・ロックする新しい手法を導入し、所有者の知的財産を保護する。 ロックは、秘密のトリガーが入力画像に挿入されない限り、モデルを使用不能にすることを目的としている。 既存の手法とは異なり、我々のアルゴリズムは、微調整や再訓練を必要とせず、事前訓練されたモデルの染色とロックに利用できる。 ステンとロックは、少数のモデルの重みを直接修正することで実装され、(アンロックされた)モデルの性能に最小限の影響を与える。 ロックされたモデルは、入力画像の隅に小さな 'Trigger patch' を挿入することでロック解除される。 本稿では,本手法の有効性を示す実験結果と,各種コンピュータビジョンモデルにおける実用性能を示す。

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