| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2020-02-20 |
| タイトル |
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タイトル |
DNNへの電子透かし埋め込みの特性調査 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Performance Analysis of DNN Watermarking |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
学生セッション |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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大阪工業大学 |
| 著者所属 |
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大阪工業大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Osaka Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Osaka Institute of Technology |
| 著者名 |
小林, 栄介
酒澤, 茂之
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| 著者名(英) |
Eisuke, Kobayashi
Shigeyuki, Sakazawa
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
学習済み深層学習 (DNN:Deep Neural Network) モデルの著作権保護を目的とした電子透かし技術が注目されている。本研究では、モデルパラメータが観測できる前提での既存方式において、埋め込みビット数を 256bit から 512bit に増やすために、電子透かし埋め込みレイヤ数を二倍に増加させた。本来の認識タスクへの影響と、電子透かしへの攻撃耐性について調査し、従来の方式との比較を行った結果について報告する。 |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Watermarking to a deep neural network (DNN) is investigated as a copyright protection technique. We extended the conventional method for DNN watermarking to embed double as many bits by using two intermediate layers inside the DNN model. We evaluated two aspects: 1) performance degradation of the original image classification task, 2) attack resilience of the embedded watermarks. Experimental results show that double bits can be embedded without severe drawbacks. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10438399 |
| 書誌情報 |
研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）
巻 2020-AVM-108,
号 4,
p. 1-5,
発行日 2020-02-20
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8582 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-AVM20108004.pdf (1.0 MB)
