最近、エッジデバイスやモバイルアプリが深層学習(DL)機能を活用しています。しかし、オンデバイスモデルは攻撃されやすく、白箱攻撃や逆トレーニングデータの可能性があります。この問題に対処するために、モデルオブファスケーションという新しい技術が提案されています。これにより、モデルの鍵情報(構造、パラメーター、属性)が隠されます。具体的な手法としては、名前変更、パラメーターカプセル化、ニューラル構造の曖昧化などがあります。実験では、このアプローチがモデルセキュリティを向上させることが示されています。
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Mingyi Zhou,... klo arxiv.org 03-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2306.06112.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä