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アイテム
外部機構によるバックドアリングを用いた機械学習用電子透かし
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/207986
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/207986dfd5cf0d-a30c-4173-b1d2-92791a516255
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
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公開日 | 2020-11-18 | |||||||||||
タイトル | ||||||||||||
タイトル | 外部機構によるバックドアリングを用いた機械学習用電子透かし | |||||||||||
言語 | ||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
資源タイプ | technical report | |||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
大阪大学 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
大阪大学 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
大阪大学 | ||||||||||||
著者名 |
四方, 寿樹
× 四方, 寿樹
× 矢内, 直人
× 藤原, 融
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論文抄録 | ||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||
内容記述 | 機械学習のモデルは一般に資産的価値が高いことから,電子透かしの導入によるモデル自体の保護が注目されている.モデルと電子透かしの機構を分けることで特定の入力のみモデルを参照する方法(以降,外部機構と呼ぶ)が近年提案された.しかし,既存の外部機構方式では透かしを埋め込むパラメータの設計に関しての言及がなく,また,内部機構として透かしを用いた場合との比較考察が不十分である.本稿では,外部機構を通じた電子透かし方式において,パラメータ生成に着目した検討を行う.これにより,既存方式を含め外部機構における構成について,実装と安全性の評価が詳細に行えるようになる.また,その提案方式を通じて外部機構の性質と内部機構に電子透かしを設けた方式の性質を比較考察することで,その特性を明らかにする.ResNet を用いて実験を行ったところ,外部機構を持つ方式がモデル抽出攻撃および再学習への耐性を持つことを確認した. | |||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
収録物識別子 | AA11238429 | |||||||||||
書誌情報 |
研究報告電子化知的財産・社会基盤(EIP) 巻 2020-EIP-90, 号 22, p. 1-8, 発行日 2020-11-18 |
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ISSN | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
収録物識別子 | 2188-8647 | |||||||||||
Notice | ||||||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
出版者 | ||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |