DNNShield: Protecting DNNs with Unique Identifiers

Centrala begrepp

DNNShield introduces protection layers with unique identifiers to safeguard DNNs against unauthorized access and ownership disputes.

Sammanfattning

The surge in popularity of machine learning has led to significant investments in training Deep Neural Networks (DNNs). However, these models are vulnerable to theft and unauthorized use. DNNShield addresses this challenge by embedding unique identifiers within the model architecture using specialized protection layers. These layers ensure secure training and deployment while offering high resilience against various attacks. The approach achieves security with minimal performance and computational overhead. Extensive evaluations across datasets and model architectures validate the effectiveness and efficiency of DNNShield in protecting DNNs and intellectual property rights.

I. Introduction

• ML advancements in various fields
• Importance of protecting DNNs
• Existing IP protection methods

II. Background

• Data representations in ML
• Neural network layers: Fully-Connected and Convolutional
• Metrics: Cosine similarity and accuracy
• DNN IP protection attacks: Fine-Tuning and Pruning

III. Requirement Analysis

• Motivation for developing a novel ownership verification method
• Considered scenario and threat model
• Objectives of the protection method

IV. DNNShield Design

• Integration of protection layers into model architecture
• Key generation and model training process
• Model inference and verification process

V. Security Analysis

• Attacks on protection layers: Merge, Convolutional Pattern Modification, Protection Layer Split
• Resilience of similarity metric (PAC)

VI. Evaluation

• Functionality of DNNShield with Hadamard and Permutation layers
• Position and amount of protection layers
• Model refinement and key replacement experiments

Statistik

이 논문은 DNNShield가 모델 아키텍처에 고유 식별자를 포함하여 DNN을 보호하는 방법을 소개합니다.
DNNShield는 특수 보호층을 사용하여 모델 아키텍처에 고유 식별자를 포함하여 DNN을 불법 접근과 소유권 분쟁으로부터 보호합니다.
이 방법은 최소한의 성능 및 계산 오버헤드로 보안을 달성합니다.
DNNShield의 효과와 효율성을 검증하기 위해 다양한 데이터셋과 모델 아키텍처에서 광범위한 평가를 수행합니다.

Citat

"DNNShield embeds unique identifiers within the model architecture using specialized protection layers."
"The approach achieves security with minimal performance and computational overhead."
"DNNShield adds novel protection layers into the architecture, that do not rely on secrecy and are untrainable."

Viktiga insikter från

DNNShield

by Jasp... på arxiv.org 03-12-2024

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

Djupare frågor

DNNShield의 효과적인 보호 방법은 어떻게 구현되었는가?

DNNShield는 고유 식별자를 모델 아키텍처에 내장하여 모델의 소유권을 보호하는 혁신적인 방법을 제안합니다. 이를 위해 Hadamard 및 Permutation 보호층을 도입하여 모델의 훈련 및 배포 중에 고유 식별자를 삽입합니다. 이러한 보호층은 모델의 성능에 미치는 영향을 최소화하면서 모델의 소유권을 확인할 수 있도록 설계되었습니다. 또한, 이러한 보호층은 훈련 중에 변경되지 않으며, 모델의 다양한 부분을 보호하여 모델의 소유권을 주장할 수 있도록 합니다.

기존의 IP 보호 방법과 DNNShield의 차이점은 무엇인가?

기존의 IP 보호 방법은 주로 워터마킹이나 패스포팅과 같은 방법을 사용하여 모델에 식별자를 삽입하여 소유권을 주장했습니다. 그러나 이러한 방법들은 키의 비밀성에 의존하거나 모델의 성능을 저하시키는 단점이 있었습니다. 반면 DNNShield는 키의 비밀성에 의존하지 않고, 반복적인 소유권 주장을 허용하면서도 모델의 성능에 미치는 영향을 최소화합니다. 또한, DNNShield는 모델의 다양한 부분을 보호하고, 모델의 소유권을 확인할 수 있는 강력한 방법을 제공합니다.

DNNShield의 보호층이 모델의 보안을 어떻게 강화하는가?

DNNShield의 보호층은 모델의 다양한 부분을 보호하여 모델의 소유권을 주장할 수 있도록 합니다. 이러한 보호층은 모델의 성능에 미치는 영향을 최소화하면서도 모델의 소유권을 확인할 수 있도록 설계되었습니다. 보호층은 모델의 다양한 부분을 보호하여 모델의 소유권을 주장할 수 있도록 하며, 모델의 성능에 미치는 영향을 최소화합니다. 이러한 보호층은 모델의 다양한 부분을 보호하여 모델의 소유권을 주장할 수 있도록 하며, 모델의 성능에 미치는 영향을 최소화합니다. 이러한 보호층은 모델의 다양한 부분을 보호하여 모델의 소유권을 주장할 수 있도록 하며, 모델의 성능에 미치는 영향을 최소화합니다. 이러한 보호층은 모델의 다양한 부분을 보호하여 모델의 소유권을 주장할 수 있도록 하며, 모델의 성능에 미치는 영향을 최소화합니다.