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

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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(qǐng)的專利可以給深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型打水印，來(lái)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(cè)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(lái)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(huì)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(wèn)題，

拼多多最近也因?yàn)檫@事被美國(guó)一企業(yè)起訴，

雖然事情真假還未見(jiàn)分曉，

但假貨問(wèn)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(qǐng)的專利可以給AI模型打水印。

他們的概念最近在韓國(guó)舉行的ACM亞洲計(jì)算機(jī)與通信安全會(huì)議（ASIACCS）上發(fā)布了，可能首先在IBM內(nèi)部部署，然后將來(lái)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(shuō)：“我們第一次有了一種強(qiáng)有力的方法來(lái)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(shí)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(huì)有被偷的可能，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！?/p>

研究人員開(kāi)發(fā)了三種算法來(lái)生成三種相應(yīng)類型的水印：一種將“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(cè)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(wàn)個(gè)訓(xùn)練圖像和1萬(wàn)個(gè)測(cè)試圖像的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別數(shù)據(jù)集，以及包含5萬(wàn)個(gè)訓(xùn)練圖像和1萬(wàn)個(gè)測(cè)試圖像的對(duì)象分類數(shù)據(jù)集CIFAR10。

結(jié)果是，斯托克林說(shuō)，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(wú)法保護(hù)DNN模型不被預(yù)測(cè)API竊取，攻擊者可以利用結(jié)果中的查詢?cè)L問(wèn)和機(jī)密性之間的張力來(lái)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。

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