With the increasing application value of machine learning, the intellectual property (IP) rights of deep neural networks (DNN) are getting more and more attention. With our analysis, most of the existing DNN watermarking methods can resist fine-tuning and pruning attack, but distillation attack. To address these problem, we propose a new DNN watermarking framework, Unified Soft-label Perturbation (USP), having a detector paired with the model to be watermarked, and Customized Soft-label Perturbation (CSP), embedding watermark via adding perturbation into the model output probability distribution. Experimental results show that our methods can resist all watermark removal attacks and outperform in distillation attack. Besides, we also have an excellent trade-off between the main task and watermarking that achieving 98.68% watermark accuracy while only affecting the main task accuracy by 0.59%.


翻译:随着机器学习的应用价值的提高,深神经网络的知识产权越来越受到越来越多的关注。通过我们的分析,现有的大多数DNN水标记方法可以抵制微调和修剪攻击,但蒸馏攻击。为了解决这些问题,我们提议一个新的DNN水标记框架(Unid Soft-label Perturbation (USP) ), 配有水标记模型的探测器, 以及定制的软标签插图(CSP ), 通过在模型输出概率分布中添加扰动, 嵌入水标记。 实验结果显示, 我们的方法可以抵制所有去除水标记的攻击和蒸馏攻击的外形。 此外, 我们还在主要任务和水标记之间有一个极好的交换点, 即实现98.68%的水标记精度, 只影响主要任务精确度0.59%。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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