IJCAISep, 2020

微调不够用：一种简单而有效的用于 DNN 模型去水印的攻击方法

PDF
TL;DR本文提出了一种新颖的水印去除攻击方法，能够有效和盲目地破坏水印模型对水印样本的记忆，实现了水印去除，并且提出了一种轻量级的微调策略，以提升模型性能和现有水印的鲁棒性。
发现论文，激发创造
  • 图像分类深度神经网络的数字水印技术的强度评估（扩展版）

    本文通过对 DNN 水印方案进行评估，发现目前的水印方案在实践中都不够稳健，需要通过更加全面的攻击评估来提高稳健性。

    Aug, 2021

  • 提升模型鲁棒性：减少参数弱点的水印

    深度神经网络的水印技术存在被移除的漏洞，本文通过研究参数空间，提出了一种寻找并恢复水印行为的强化模型水印技术，实验证明该方法提高了模型水印技术对参数变化和多种移除攻击的鲁棒性。

    Sep, 2023

  • 针对深度神经网络水印技术的攻击：以逃避攻击为例

    本研究关注深度神经网络的水印方案的稳健性和可靠性，发现恶意对手即使在水印难以删除的情况下，仍然可以逃避合法所有者的验证，从而避免了模型被盗的可能性。

    Sep, 2018

  • 深度神经网络抗盗版水印

    本研究介绍了一种旨在提高深度神经网络（DNN）中数字水印鲸吞强度的方法，该方法称为空嵌入（null embedding），通过对模型进行初始训练，我们建立了模型分类精确度与水印之间的强关系，使攻击者无法通过调整或增量训练来移除嵌入式数字水印，并且可以避免第三方嵌入 “盗版数字水印” 以索取模型所有权的情况。

    Oct, 2019

  • 图像处理网络的模型水印技术

    基于空间隐形水印技术，提出了一种图像处理模型的水印框架，防止模型权益被侵犯。实验证明，该水印技术可抵抗不同网络结构和目标函数训练出的替代模型。

    Feb, 2020

  • 神经网络清洗：从深度神经网络中移除黑匣子后门水印

    本文提出了一种神经网络 “洗涤” 算法，可以即使在对水印结构没有先前知识的情况下，从神经网络中移除黑盒后门水印，有效消除了现有防御和版权保护机制使用的水印，并证明现有的后门水印不足以达到其声称的要求。

    Apr, 2020

  • 可靠的模型数字水印技术：在保持逃避性能的同时防御盗窃

    利用扩散模型为防止未授权模型分发而合成无限制对抗样本作为触发器集合，通过知识注入而非错误记忆来促进独特的水印行为，并通过优化受保护模型的知识传递属性，无需过于猛烈的决策边界扰动即可将水印行为传递给提取替代物，从而提高对于逃避对手和水印清除攻击的鲁棒性。

    Apr, 2024

  • 关于基于后门的深度神经网络数字水印的鲁棒性

    本论文研究了深度神经网络的数字水印技术并提出了黑盒和白盒的攻击方法，证明了该水印方案的不安全性，并指出需要一些其他技术来保护免受攻击。

    Jun, 2019

  • 将弱点转化为优势：通过后门方式对深度神经网络加入水印

    该研究提出了一种黑匣子形式的深度神经网络水印方案，该方案适用于一般的分类任务，并可以轻松与当前的学习算法相结合。研究表明，这样的水印对于模型的主要任务没有明显的影响，并且评估了该提议的鲁棒性，以抵御广泛的实际攻击。

    Feb, 2018

  • 深度神经网络的功能耦合水印

    本文提出了一种新颖的 DNN 数字水印技术以有效防御模型精调和模型修剪等攻击。

    Feb, 2023