論文の概要: Dataset Ownership in the Era of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05921v1
• Date: Sun, 07 Sep 2025 04:35:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.777384
• Title: Dataset Ownership in the Era of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるデータセットの所有
• Authors: Kun Li, Cheng Wang, Minghui Xu, Yue Zhang, Xiuzhen Cheng,
• Abstract要約: 従来の法的メカニズムは、デジタルデータの複製と不正使用の技術的複雑さに対処できない。 本調査では,データセット著作権保護に関する技術的アプローチを概観する。 キーとなるテクニックを合成し、その強みと限界を分析し、オープンな研究課題を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.006308155332178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As datasets become critical assets in modern machine learning systems, ensuring robust copyright protection has emerged as an urgent challenge. Traditional legal mechanisms often fail to address the technical complexities of digital data replication and unauthorized use, particularly in opaque or decentralized environments. This survey provides a comprehensive review of technical approaches for dataset copyright protection, systematically categorizing them into three main classes: non-intrusive methods, which detect unauthorized use without modifying data; minimally-intrusive methods, which embed lightweight, reversible changes to enable ownership verification; and maximally-intrusive methods, which apply aggressive data alterations, such as reversible adversarial examples, to enforce usage restrictions. We synthesize key techniques, analyze their strengths and limitations, and highlight open research challenges. This work offers an organized perspective on the current landscape and suggests future directions for developing unified, scalable, and ethically sound solutions to protect datasets in increasingly complex machine learning ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 現代の機械学習システムにおいてデータセットが重要な資産になるにつれて、ロバストな著作権保護を保証することが緊急の課題となっている。 従来の法的メカニズムは、特に不透明または分散環境において、デジタルデータの複製と不正使用の技術的複雑さに対処できないことが多い。 本調査では,データセットの著作権保護に関する技術的アプローチを網羅的にレビューし,データの修正なしに不正使用を検出する非侵害的手法,オーナシップの検証を可能にする軽量で可逆的な変更を組み込んだ最小限の侵入的手法,可逆的逆法などの攻撃的なデータ変更を適用して使用制限を強制する最大限の侵入的手法の3つのクラスに分類する。 キーとなるテクニックを合成し、その強みと限界を分析し、オープンな研究課題を強調します。 この研究は、現在の状況について組織化された視点を提供し、ますます複雑な機械学習エコシステムにおけるデータセットを保護するために、統一的でスケーラブルで倫理的に健全なソリューションを開発するための将来の方向性を提案する。

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