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AMUSE: Adaptive Multi-Segment Encoding for Dataset Watermarking


핵심 개념
데이터 워터마킹을 위한 AMUSE의 적응형 다중 세그먼트 인코딩 방법은 원본 워터마크를 더 짧은 하위 메시지 세트로 매핑하고 반대로 원래 메시지를 재구성합니다.
요약
요약: 높은 품질의 데이터셋을 보호하는 것이 중요하며, AMUSE는 워터마킹을 통해 데이터 보호를 개선합니다. 데이터 워터마킹 방법의 성능을 실험적으로 검증하고, AMUSE가 메시지 추출 정확도와 데이터셋 품질을 향상시킨다는 것을 보여줍니다. HiDDeN 및 SSL과 같은 기존 이미지 워터마킹 방법과 통합하여 AMUSE의 효과를 확인합니다. AMUSE는 다른 모달리티의 데이터셋에도 적용 가능하며, 향후 다양한 데이터 유형에 대한 AMUSE의 탐색을 계획합니다. 구조: 소개 문제 정의 제안된 방법 실험 결과 한계 중요 내용: 데이터 보호의 중요성과 AMUSE의 역할 AMUSE의 효과적인 데이터 워터마킹 방법 다양한 이미지 워터마킹 방법과의 실험 결과 AMUSE의 다른 데이터 유형에 대한 적용 가능성
통계
"Applying AMUSE improved the quality and the extraction accuracy (even with attacks such as subset attack) of the watermarked dataset." "The length of the obtained sub-messages are 16-bit and 9-bit for ˆτ = 60%, and ˆτ = 80%, respectively." "AMUSE improves both the extraction accuracy and the quality of the watermarked dataset."
인용구
"Our encoder adaptively adjusts the length of the sub-messages to meet the target dataset protection requirements." "AMUSE is applicable to other modalities such as text and video." "AMUSE improves both the extraction accuracy and the quality of the watermarked dataset."

에서 추출된 핵심 인사이트

by Saeed Ranjba... 에서 arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05628.pdf
AMUSE

더 깊은 문의

데이터 보호를 향상시키는 데 AMUSE의 역할은 무엇입니까?

AMUSE는 데이터 워터마킹에서 원본 워터마크 메시지를 더 짧은 하위 메시지 집합으로 매핑하고 그 반대로 재구성하는 적응형 다중 세그먼트 메시지 인코딩-디코딩 방법을 제안합니다. 이를 통해 전체 워터마크를 모든 샘플에 임베딩하는 대신 메시지를 여러 하위 메시지로 분배하여 데이터 집합의 보호 요구 사항을 충족시킵니다. AMUSE는 워터마킹된 데이터 집합의 품질과 추출 정확도를 향상시킵니다. 또한 AMUSE는 데이터 소유권 증명 및 데이터 추적과 같은 다양한 데이터 유형에 적용될 수 있습니다.

AMUSE가 다른 데이터 유형에도 적용 가능한 이유는 무엇입니까?

AMUSE는 이미지 데이터셋에 중점을 두고 설명되었지만 텍스트 및 비디오와 같은 다른 유형의 데이터에도 적용 가능합니다. 텍스트 데이터셋의 경우 전체 워터마크를 모든 텍스트 조각 (예: 페이지, 단락)에 임베딩하는 대신 AMUSE에서 얻은 하위 메시지를 텍스트 조각에 임베딩할 수 있습니다. 비디오 데이터셋의 경우 전체 워터마크 메시지를 모든 비디오 파일에 임베딩하는 대신 AMUSE에서 얻은 하위 메시지를 데이터셋의 파일에 임베딩할 수 있습니다. AMUSE의 적응형 특성은 다른 데이터 유형에도 적용 가능하도록 합니다.

AMUSE의 적응형 다중 세그먼트 인코딩이 데이터 워터마킹의 효율성을 어떻게 향상시키나요?

AMUSE의 적응형 다중 세그먼트 인코딩은 데이터 워터마킹의 효율성을 여러 측면에서 향상시킵니다. 먼저, 원본 메시지를 더 짧은 하위 메시지로 매핑하여 임베딩 및 추출 과정에서 발생하는 정보 손실을 줄입니다. 이로 인해 추출 정확도가 향상되고 데이터 집합의 품질이 향상됩니다. 또한, 적응형 특성은 데이터 보호 요구 사항에 따라 보호 수준을 조정할 수 있어 다양한 사용 사례에 유연하게 대응할 수 있습니다. 이러한 방식으로 AMUSE는 데이터 워터마킹의 효율성을 향상시키고 데이터 보호를 강화하는 데 기여합니다.
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