深度學習模型和數據集智慧財產權保護：全面綜述

核心概念

隨著深度學習模型，特別是大型語言模型的商業價值日益提升，保護其智慧財產權變得至關重要，本文全面綜述了深度學習模型和數據集的智慧財產權保護技術，涵蓋評估指標、保護方法、攻擊手段以及未來發展方向。

摘要

深度學習模型和數據集智慧財產權保護：全面綜述

本文全面概述了深度學習 (DL) 模型和數據集智慧財產權保護 (IPP) 的最新進展，重點關注自 2017 年至今的關鍵研究。鑑於訓練高效能深度學習模型成本高昂且數據集作為重要智慧財產常常被忽視的現狀，本文系統地總結了集中式和分散式學習環境下的 IPP 演算法分類、評估指標以及對 IPP 演算法構成威脅的各種攻擊手段。此外，本文還探討了 IPP 面臨的核心問題和主要挑戰，展望了未來研究方向，並重點介紹了實際應用。
本文的主要貢獻總結如下：

全面概述深度學習模型和數據集 IPP 方案： 本文對現有的深度學習模型和數據集 IPP 方案進行了全面回顧，特別關注與 AIGC 模型（如 DMs 和 LLMs）相關的獨特挑戰和解決方案（第 3.2 和 3.3 節）。與現有主要關注模型 IPP 的綜述不同，本文還涵蓋了數據集作為重要智慧財產的保護，彌補了以往綜述的不足。
總結雙層級效能評估指標： 本文創新性地總結了雙層級效能評估指標：適用於所有 IPP 方法的通用指標，以及根據每種類型獨特的防禦目標制定的特定指標。旨在解決現有綜述對效能評估指標的描述過於籠統或僅討論反應式 IPP 評估指標的局限性，提供更全面、精細的評估框架。
系統回顧針對不同任務的深度 IPP 和攻擊方法： 本文從被動反應和主動防禦的角度對深度 IPP 和攻擊方法進行了分類，並對每個（子）類別的優缺點進行了批判性分析。
深入分析分散式環境下深度 IPP 面臨的挑戰： 本文深入探討了分散式環境下 IPP 面臨的挑戰，對現有 IPP 方法進行了分類，並比較了各自的優缺點，彌補了現有綜述對此方面探討不足的缺陷。
展望深度 IPP 的未來研究方向： 本文指出了深度 IPP 的局限性，並展望了未來研究方向，為創新研究提供指導。

深度神經網路
深度學習模型由多個網路層組成，包括輸入層、多個隱藏層、輸出層等。深度學習模型通過近似變換函數 Φ 將輸入數據映射到其對應的標籤（以分類為例）：
$$
\min_{\theta} \sum_{i=1}^{N} \frac{1}{N} L_{ce}(\Phi(x_i; \theta), y_i),
$$
其中 $N$ 是訓練數據集 $D = {(x_i, y_i)}{i=1}^{N}$ 中的樣本數量；$L{ce}$ 是交叉熵 (CE) 損失函數。
深度學習模型通過多層非線性變換學習數據表示，並通過調整可訓練權重來優化模型，使其能夠準確地執行分類、預測或其他任務。
機器學習即服務 (MLaaS) 中的智慧財產權
MLaaS 是指公司為部署機器學習 (ML) 產品而提供的基於雲的服務，這些服務可供開發人員和外部用戶使用。MLaaS 提供兩種主要的產品服務：高質量的數據集和效能良好的模型。然而，一些參與者可能會試圖通過偽裝成客戶來竊取這些產品，然後重新包裝並轉售以獲取非法利潤。與從頭開始獲取訓練有素的模型相比，竊取過程通常成本低廉。
MLaaS 服務主要通過兩種方式運營 [101, 114]：(1) 公司直接將產品分發給買家，並授予他們對模型和數據集的完全訪問權限，包括模型的內部結構和參數以及數據屬性。這種模式允許用戶深入了解模型的功能，並進行全面的驗證和審查。它可以被認為是一種白盒部署。(2) 或者，公司將模型和數據集部署在他們的雲伺服器上，並限制用戶在沒有產品內部訪問權限的情況下購買產品的查詢權限。用戶可以通過發布的 API 查詢任務樣本，以從模型輸出中獲取結果，稱為黑盒模式。
兩種模式各有優缺點。消費者可能更喜歡白盒模式，但模型和數據集面臨著洩露給服務提供商的高風險，例如容易受到直接複製和微調攻擊。相比之下，黑盒模式為模型和數據集的機密性提供了更好的保護，但攻擊者仍然可以通過觀察模型的預測來創建功能相似的盜版模型。
評估指標
本綜述將深度 IPP 的評估指標分為通用指標和分別針對主動和被動 IPP 的特定指標。這些指標適用於模型和數據集 IPP 評估。
通用指標應能夠評估以下四個效能指標：

魯棒性： 為了適應下游任務，經常需要對受保護的模型和使用受保護數據集訓練的模型進行額外的修改 [83]。惡意攻擊者通常試圖通過諸如水印刪除、覆蓋或破壞等操作來規避所有權驗證。因此，理想的保護方案應能抵禦各種攻擊。
效率： 與被動驗證或主動防禦方法 [13] 相關的額外資源成本（例如延遲和通信開銷）應該是用戶可以承受的。
保密性： IP 標識符必須對攻擊者保持機密或不可檢測 [48]。這要求以在正常模型操作和潛在攻擊者審查期間不可察覺的方式嵌入這些標識符，從而保護 IP 免遭未經授權的訪問、逆向工程和篡改。
通用性： 理想的 IPP 應與模型架構和下游任務無關 [56]。
除了上述通用指標外，設計良好的被動所有權驗證方法還應滿足以下三個特性：

保真度（被動）： 數據集和模型的 IP 標識符通常是通過調整模型的參數或決策行為來創建的，這通常會對原始模型產生負面影響 [43]。保真度確保受保護模型的效能與原始模型沒有區別。
容量： 指被動 IP 標識符中包含的有效信息負載和理論上限 [31]。理想的 IPP 方法必須能夠在受保護的深度學習模型中嵌入大量信息。
可靠性（被動）： 被動方法應表現出較低的誤報率 [83]，確保 IP 所有者能夠以較高的置信度從可疑模型中準確識別其 IP 標識符。
主動 IPP 的指標（例如效率、魯棒性、通用性和保密性）與被動 IPP 相同。此外，保真度和可靠性與上述被動指標不同，主動方法也有其獨特的指標，如下所述。

保真度（主動）： 主動授權方法根據用戶類型調整保真度。授權用戶獲得卓越的模型效能，而未授權用戶則體驗到受限或較差的效能 [14]。
可靠性（主動）： 為了防止非法用戶的盜竊，需要準確區分合法用戶和非法用戶的身份 [81]。
可擴展性： 理想的主動授權方法應生成並容納大量用戶身份密鑰 [148]。
唯一性： 一對一分配給合法用戶的身份密鑰必須是唯一的，以便追蹤洩露者 [14]。
不可偽造性： 身份密鑰必須是不可偽造的，攻擊者偽造的用戶身份無法通過身份驗證 [148]。
可追溯性： 受害者可以根據可疑模型追蹤洩露用戶 [148]。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Intellectual Property Protection for Deep Learning Model and Dataset Intelligence

by Yongqi Jiang... 於 arxiv.org 11-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.05051.pdf

深入探究

在分散式學習環境下，例如聯邦學習，如何有效地保護模型和數據集的智慧財產權？

在分散式學習環境下，特別是聯邦學習，保護模型和數據集的智慧財產權面臨更大的挑戰，因為數據分散在各個參與者節點，中央伺服器無法直接接觸到原始數據。以下是一些應對策略：
1. 基於加密技術的 IPP：

**同態加密：**允許在加密數據上進行計算，而無需解密。這意味著可以在不解密數據的情況下訓練模型，從而保護數據隱私。
**安全多方計算（SMPC）：**允許多個參與者在不洩露各自輸入數據的情況下聯合計算一個函數。這可以用於在聯邦學習中安全地聚合模型更新。
**差分隱私：**通過向數據中添加噪聲來保護數據隱私，同時確保模型的準確性。
2. 基於分散式水印/指紋的 IPP：

**分散式水印：**將水印信息嵌入到每個參與者節點的本地模型中，並在驗證階段聚合這些水印以驗證所有權。
**分散式指紋：**為每個參與者節點生成唯一的指紋，並使用這些指紋來識別模型的來源。
3. 基於區塊鏈技術的 IPP：

使用區塊鏈記錄模型的訓練過程、所有權信息和使用授權，確保數據不可篡改和可追溯。
利用智能合約自動執行 IP 授權和交易。
4. 結合聯邦學習框架的 IPP：

在聯邦學習框架中設計專門的 IPP 機制，例如在模型聚合過程中嵌入水印或指紋。
利用聯邦學習的特性，例如模型更新的稀疏性，設計更隱蔽和魯棒的 IPP 方案。
5. 強化法律法規和行業標準：

制定針對分散式學習環境下 IP 保護的法律法規和行業標準，明確各方權責和義務。
建立健全的 IP 爭端解決機制。
總之，保護分散式學習環境下的智慧財產權需要綜合運用多種技術手段，並結合法律法規和行業標準，才能構建一個安全可靠的生態系統。

文章提到許多 IPP 技術需要修改模型或數據，這是否會影響模型的效能和可用性？如何平衡 IPP 和模型效能之間的關係？

的確，許多 IPP 技術，例如水印嵌入，不可避免地需要對模型或數據進行修改，這可能影響模型的性能和可用性。如何在 IPP 和模型性能之間取得平衡，是設計 IPP 方案時需要重點考慮的問題。
1. IPP 對模型性能的潛在影響：

**準確率下降：**修改模型參數或數據可能會降低模型的預測準確率。
**魯棒性下降：**嵌入水印可能會降低模型對对抗样本攻擊的魯棒性。
**泛化能力下降：**過度擬合水印信息可能會降低模型的泛化能力。
2. 平衡 IPP 和模型性能的策略：

**最小化修改：**盡可能減少對模型或數據的修改，例如選擇對模型性能影響較小的參數或數據進行修改。
**優化嵌入方法：**採用更先進的嵌入方法，例如基於对抗訓練的水印嵌入，以減少對模型性能的影響。
**權衡取捨：**根據具體應用場景，在 IPP 強度和模型性能之間進行權衡取捨。例如，對於安全性要求極高的應用，可以犧牲一部分模型性能來換取更高的 IPP 強度。
**動態調整：**根據模型性能和安全需求動態調整 IPP 方案的參數，例如水印嵌入的強度。
3. 未來研究方向：

開發對模型性能影響更小的 IPP 技術，例如基於模型結構或訓練過程的 IPP。
研究如何評估和量化 IPP 方案對模型性能的影響，為 IPP 方案的設計和選擇提供依據。
探索如何在保證 IPP 強度的同時，最大限度地提高模型性能。
總之，平衡 IPP 和模型性能是 IPP 研究的一個重要方向。未來需要開發更加先進和靈活的 IPP 技術，並結合具體應用場景進行優化，才能在保護智慧財產權的同時，充分發揮深度學習模型的價值。

隨著量子計算的發展，現有的 IPP 技術是否仍然安全可靠？如何應對量子計算對 IPP 帶來的挑戰？

量子計算的快速發展的確對現有的 IPP 技術，特別是依賴於密碼學原語的方案，帶來了新的挑戰。量子計算機可以有效地破解許多經典密碼算法，例如 RSA 和 ECC，這些算法被廣泛應用於數字簽名、數據加密等領域。
1. 量子計算對現有 IPP 技術的威脅：

**破解密碼算法：**量子計算機可以破解現有的非對稱加密算法，導致基於這些算法的 IPP 方案失效。例如，攻擊者可以偽造數字簽名，竊取加密的模型或數據。
**加速暴力破解：**量子計算機可以加速暴力破解攻擊，例如窮舉密鑰空間，從而威脅到基於對稱加密算法的 IPP 方案。
2. 應對量子計算挑戰的策略：

**後量子密碼學（PQC）：**採用抗量子計算機攻擊的密碼算法，例如基於格密碼、編碼密碼、多變量密碼等。
**量子密鑰分發（QKD）：**利用量子力學原理安全地分發密鑰，即使攻擊者擁有量子計算機也無法竊聽。
**量子安全水印/指紋：**設計抗量子計算機攻擊的水印或指紋方案，例如基於量子糾纏或量子疊加態的方案。
**混合方案：**結合經典 IPP 技術和量子安全技術，例如使用 PQC 保護密鑰，使用經典水印/指紋技術保護模型或數據。
3. 未來研究方向：

開發高效且安全的 PQC 算法，並將其應用於 IPP 方案中。
研究量子計算機對各種 IPP 技術的具體攻擊方法，並設計相應的防禦策略。
探索量子計算技術在 IPP 領域的應用，例如利用量子計算機生成更安全的密鑰或設計更魯棒的水印/指紋方案。
總之，量子計算的發展對現有的 IPP 技術提出了新的挑戰，但也為 IPP 領域帶來了新的機遇。未來需要積極發展抗量子計算機攻擊的 IPP 技術，並不斷探索量子計算技術在 IPP 領域的應用，才能在量子時代繼續有效地保護智慧財產權。