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Dieses Papier schlägt eine Wasserzeichenmethode vor, die zum Urheberrechtsschutz von DNN-Modellen verwendet werden kann, indem lernbare blockweise Bildtransformationstechniken und ein geheimer Schlüssel zur Einbettung eines Wasserzeichens genutzt werden. Ein Black-Box-Wasserzeichenansatz wird verwendet, der keinen spezifischen vordefinierten Trainings- oder Trigger-Set benötigt, was die Fernüberprüfung des Modells Eigentum ermöglicht. Infolgedessen kann diese Methode Urheberrechtsschutz mithilfe von Authentifizierungsmethoden für DNN-Modelle erreichen. Ergebnisse von Experimenten mit etablierten Datensätzen 1, 2 zeigen, dass das ursprüngliche Wasserzeichen nicht leicht durch piratierte Wasserzeichen überschrieben werden kann. Darüber hinaus ist seine Leistung in der Untersuchung von Beschneidungsangriffen ähnlich der in den oben zitierten Studien beobachteten. Unser Ansatz zeigt jedoch eine stärkere Robustheit gegen Feinabstimmungsangriffe und erreicht gleichzeitig eine höhere Bildklassifizierungsgenauigkeit.
He et al. (Sat,) untersuchten diese Frage.
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