Hufu: Modality-Agnostic Watermarking System for Pre-Trained Transformers

핵심 개념

Hufu ist ein modellagnostisches Wasserzeichen-System für vorab trainierte Transformer-Modelle, das auf der Permutationsäquivalenz-Eigenschaft von Transformers basiert.

초록

Hufu ist ein Wasserzeichen-System, das auf der Permutationsäquivalenz-Eigenschaft von Transformers beruht. Es ermöglicht das Einbetten von Wasserzeichen in vorab trainierte Modelle, ohne die Leistungsfähigkeit der Modelle zu beeinträchtigen. Das System ist effektiv, effizient, und robust gegen verschiedene Angriffe. Es bietet eine universelle Lösung für das Eigentumsnachweis von Transformer-Modellen.

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung
2. Wasserzeichen-System Hufu
3. Permutationsäquivalenz von Transformers
4. Problemstellung und Bedrohungsmodell
5. Wasserzeichen-Einbettung
6. Wasserzeichen-Extraktion
7. Experimente
8. Ergebnisse und Diskussion

통계

Hufu embeds watermarks by fine-tuning the pre-trained model on a set of data samples specifically permuted.
Extensive experiments on vision Transformers, BERT, and GPT2 have demonstrated Hufu’s superiority in meeting watermarking requirements.
ViT-timm watermark rate: 100%.
ViT-Dino v2 watermark rate: 100%.
ViT-CLIP watermark rate: 100%.
BERT watermark rate: 100%.
GPT-2 watermark rate: 100%.

인용구

"Unser Wasserzeichen-System Hufu ist frei von Trigger-Samples und eliminiert somit jede Bedrohung, die Trigger-Samples mit sich bringen."

핵심 통찰 요약

Hufu

by Hengyuan Xu,... 게시일 arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05842.pdf

더 깊은 질문

Wie könnte die Modellagnostizität von Hufu die Wasserzeichen-Technologie weiterentwickeln?

Die Modellagnostizität von Hufu ermöglicht es, Wasserzeichen in verschiedenen Modellen unabhängig von ihrer Modellarchitektur oder dem Anwendungsbereich einzubetten. Dieser Ansatz könnte die Wasserzeichen-Technologie weiterentwickeln, indem sie flexibler und anpassungsfähiger wird. Anstatt spezifische Wasserzeichen für jedes Modell oder jede Aufgabe zu entwickeln, könnte ein modellagnostisches Wasserzeichensystem wie Hufu als universelle Lösung dienen. Dies würde die Implementierung und Skalierung von Wasserzeichen in verschiedenen Deep-Learning-Modellen erleichtern und die Sicherheit und Integrität von Modellen verbessern.

Welche potenziellen Schwachstellen könnten die Effektivität von Hufu beeinträchtigen?

Obwohl Hufu viele Vorteile bietet, gibt es potenzielle Schwachstellen, die die Effektivität beeinträchtigen könnten. Ein mögliches Risiko besteht darin, dass die Geheimhaltung der Permutationsmatrix und des Decoders nicht ausreichend gewährleistet ist. Wenn diese sensiblen Informationen kompromittiert werden, könnte ein Angreifer das Wasserzeichen extrahieren und die Modellbesitzeridentität fälschen. Darüber hinaus könnte die Effektivität von Hufu durch Angriffe auf die Wasserzeichenextraktion, wie Feinabstimmungs- oder Modellextraktionsangriffe, gefährdet werden. Wenn ein Angreifer die Wasserzeichen erfolgreich entfernt, könnte die Integrität des Modells gefährdet sein.

Inwiefern könnte die Permutationsäquivalenz-Eigenschaft von Transformers in anderen Anwendungen genutzt werden?

Die Permutationsäquivalenz-Eigenschaft von Transformers könnte in verschiedenen Anwendungen genutzt werden, um die Robustheit und Flexibilität von Modellen zu verbessern. Zum Beispiel könnte sie in der Datenverarbeitung eingesetzt werden, um die Reihenfolge von Elementen in einer Sequenz zu ändern, ohne die Ergebnisse zu beeinträchtigen. In der Bildverarbeitung könnte die Permutationsäquivalenz dazu verwendet werden, um Objekte in einem Bild zu erkennen, unabhhängig von ihrer Position. Darüber hinaus könnte die Permutationsäquivalenz in der Sprachverarbeitung genutzt werden, um die Reihenfolge von Wörtern in einem Satz zu ändern, ohne die Bedeutung zu verändern. Insgesamt bietet die Permutationsäquivalenz-Eigenschaft von Transformers vielfältige Anwendungsmöglichkeiten zur Verbesserung von Modellen in verschiedenen Bereichen.