論文の概要: Secure AI Watermarking Framework for IP Protection in Multi-Tenant Cloud Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02656v1
- Date: Sat, 01 Aug 2026 09:58:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-05 15:30:22.876364
- Title: Secure AI Watermarking Framework for IP Protection in Multi-Tenant Cloud Platforms
- Title（参考訳）: マルチテナントクラウドプラットフォームにおけるIP保護のためのセキュアなAI透かしフレームワーク
- Authors: M Anjan Kumar, Kishor Kumar Gajula, Ch Prathima,
- Abstract要約: 我々は、アルゴリズムを用いて、安全で保護された、リアクティブでアクティブなセキュリティ警告システムへの誘導方法を提案した。
攻撃前のシステムでは,アクティブな対策によって攻撃を防ぐことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3823356975862005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The Secured data safe guard transaction with multi-tenant environments run on private-protected authenticate platforms runs by secured handed environments that emerges with the expansion of cloud-based AI services. To enhanced this secured leakage address challenges solution to protect a secure AI Watermarking system incorporating key distributed between trusted parties based on key authentication as we proposed solution to guided safe guarded way to reactive, and proactive security alert systems using algorithms. This proposed system before attacks can be prevented through the active measures. domain run base restrictions with limited access. Conversely, Proposed system reactive methods to captured on watermarking and biometric identification owner device specific IP leakage that occur during the exchange of data and models in federated and remote learning algorithms.
- Abstract（参考訳）: プライベートな保護された認証プラットフォーム上で実行されるマルチテナント環境によるセキュアなデータセーフガードトランザクションは、クラウドベースのAIサービスの拡張に伴って出現する保護された環境によって実行される。
セキュアなAI透かしシステムを保護し、鍵認証に基づいて信頼できる当事者間で分散した鍵を組み込んだ、セキュアなAI透かしシステムを保護するための、このセキュアな漏洩アドレス課題ソリューションを強化する。
攻撃前のシステムでは,アクティブな対策によって攻撃を防ぐことができる。
ドメインはアクセス制限のあるベース制限を実行します。
逆に、ウォーターマーキングと生体認証装置の所有者が、フェデレートされた遠隔学習アルゴリズムでデータとモデルの交換中に発生するIPリークをキャプチャするシステムリアクティブ手法が提案されている。
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