IBM為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型添加水印，防止珍貴研究成果被盜

高層速讀

關(guān)鍵信息：任何有價(jià)值的東西都有被偷的可能性，IBM正在申請的專利可以給深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型打水印，來保證花費(fèi)大量人力物力研發(fā)的成果不被盜，IBM共研發(fā)了3種算法，在特定的測試集中完全有效，IBM計(jì)劃在公司產(chǎn)品上使用，并逐漸推薦給用戶。

關(guān)鍵意義：“第一次有了一種強(qiáng)有力的方法來證明有人偷了模型，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難建造，任何有價(jià)值的東西都會有被偷的可能，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”

假貨是一個(gè)令所有企業(yè)都頭疼的問題，

拼多多最近也因?yàn)檫@事被美國一企業(yè)起訴，

雖然事情真假還未見分曉，

但假貨問題卻在每個(gè)行業(yè)中都存在，

包括人工智能領(lǐng)域。

想一想，

如果團(tuán)隊(duì)研究了幾個(gè)月甚至是數(shù)年的算法模型被拿走了怎么辦？

現(xiàn)在守護(hù)好代碼已經(jīng)不足夠了，

最好的方法是：給自家的模型打上水印，

即使別人拿走了也用不了。

IBM最近就在做這樣的事情。像是給自己制作的視頻、圖片打水印一樣，IBM新申請的專利可以給AI模型打水印。

他們的概念最近在韓國舉行的ACM亞洲計(jì)算機(jī)與通信安全會議（ASIACCS）上發(fā)布了，可能首先在IBM內(nèi)部部署，然后將來逐步推向客戶。

IBM的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)安全智能經(jīng)理斯托克林說：“我們第一次有了一種強(qiáng)有力的方法來證明有人偷了模型。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)知識和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，然后才能擁有一個(gè)高度精確的模型。它們很難建造，所以它們很容易被偷。任何有價(jià)值的東西都會有被偷的可能，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”

研究人員開發(fā)了三種算法來生成三種相應(yīng)類型的水?。阂环N將“有意義的內(nèi)容”與算法的原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，作為水印嵌入到受保護(hù)的DNN中；將不相關(guān)的數(shù)據(jù)樣本作為水印嵌入到受保護(hù)的DNN中，以及將噪聲作為水印嵌入受保護(hù)的DNN中。

該團(tuán)隊(duì)測試了三種嵌入算法，其中包括使用MNIST數(shù)據(jù)集、一個(gè)包含6萬個(gè)訓(xùn)練圖像和1萬個(gè)測試圖像的手寫數(shù)字識別數(shù)據(jù)集，以及包含5萬個(gè)訓(xùn)練圖像和1萬個(gè)測試圖像的對象分類數(shù)據(jù)集CIFAR10。

結(jié)果是，斯托克林說，所有這些都是“100%有效的”。

但是這在線下模式上行不通，盡管斯特克林指出，在這些情況下，抄襲的動(dòng)機(jī)更少，因?yàn)檫@些模型不能被貨幣化，水印框架也無法保護(hù)DNN模型不被預(yù)測API竊取，攻擊者可以利用結(jié)果中的查詢訪問和機(jī)密性之間的張力來學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)。

但該團(tuán)隊(duì)仍在繼續(xù)改進(jìn)該方法，它將走向生產(chǎn)，最終商業(yè)化。

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí)，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。