DNNShield: Embedding Identifiers for Deep Neural Network Ownership Verification

Core Concepts

DNNShield introduces protection layers to secure DNNs without relying on secrecy, ensuring ownership verification and model integrity.

Abstract

The surge in popularity of machine learning has led to the vulnerability of Deep Neural Networks (DNNs) to theft and unauthorized use. DNNShield offers a novel approach by embedding unique identifiers within the model architecture using specialized protection layers. These layers ensure secure training and deployment while offering high resilience against attacks. The method eliminates the need for secret keys, allowing repeated public ownership claims with minimal impact on performance. Extensive evaluations across datasets and model architectures validate the effectiveness and efficiency of DNNShield.
I. INTRODUCTION

ML advancements drive significant progress in various fields.
Larger DNN models require extensive resources for training.
IP protection methods like Watermarking and Passporting are used.
II. BACKGROUND

Matrices represent data in ML models.
Understanding FC and Convolutional layers is crucial.
Cosine similarity measures vector similarity.
III. REQUIREMENT ANALYSIS

Novel ownership verification method needed for ML models.
Scenario involves data owner, proprietary model, and misuse by third-party.
Threat model includes white-box access and adaptive adversaries.
IV. DNNSHIELD DESIGN

DNNShield integrates publicly known protection layers into model architecture.
Hadamard and Permutation layers alter data flow for ownership verification.
V. SECURITY ANALYSIS

Attacks like merge, convolutional pattern modification evaluated.
Protection layer split analyzed for feasibility.
VI. EVALUATION

Functionality of DNNShield demonstrated with Hadamard and Permutation layers.
Position and amount of protection layers tested for impact on performance.
Model refinement post-protection showcased with fine-tuning on new datasets.

Stats

この論文は、モデルのアーキテクチャに保護層を組み込むことで、モデルの所有権確認とモデルの整合性を確保する方法を提供しています。

Quotes

Key Insights Distilled From

DNNShield

by Jasp... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06581.pdf

Deeper Inquiries

所有権確認における新しい手法がどのように他のIP保護方法と比較されますか？

DNNShieldは、従来のDNN知的財産(IP)保護方法であるウォーターマーキングやパスポーティングと比較していくつかの利点を持っています。まず、DNNShieldは秘密鍵を必要とせず、公開鍵で所有権主張が可能です。これにより、繰り返し所有権主張が可能であり、透明性が高まります。また、DNNShieldではモデルパフォーマンスやトレーニング時間に対する影響が最小限に抑えられています。さらに、既存のIP保護方法では解決されなかった中間チェックポイントや異なるアーキテクチャへの適用も可能です。

第三者からの攻撃に対してこのアプローチはどれだけ効果的ですか？

DNNShieldは第三者からの攻撃に対して非常に効果的です。例えば、「マージ」と呼ばれる攻撃では保護層を隣接する層と結合させようとしますが、この攻撃でも特定可能な痕跡が残ります。同様に、「畳み込みパターン変更」攻撃ではPermutation層を模倣しようとしますが、それでも所有権主張は行えます。Protection Layer Split（分割）攻撃も防止されます。

DNNShield が異なる業界や応用分野でどのように活用できる可能性がありますか？

DNNShield は画像分類領域など広範囲な応用分野で活用される可能性があります。例えば製造業界では品質管理システムや生産ライン監視システム向けモデルを保護する際に役立ちます。医療業界では診断支援システムや健康モニタリングアプリケーション向けモデルを守るために使用できます。金融業界でも不正取引監視システムや信用評価モデル等幅広い応用領域で DNNShield の活用 potential は大きいです。