深層学習モデルの二次利用のための電子透かし技術

深度学习模型二次利用的数字水印技术

• 批准号: 21K11896
• 负责人: 酒澤 茂之
• 金额: $ 2.16万
• 依托单位: Osaka Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11896/
• 关键词: 電子透かし; ディープラーニング; 著作権保護; 世代管理; 深層学習モデル; 派生モデル; 二次利用

深層学習の広範な利用を促進するための基盤となる研究を実施した。学習済みモデルを再利用する際に、正規の手続きを踏んで再利用することを可能とするような学習モデルの流通が想定される。その際に必要となるのが、学習モデルの著作権者を管理できる仕組みであり、それは派生モデルの世代をさかのぼって著作権者情報を保持できることが望まれる。2022年度では、white-boxとblack-boxの両方のセッティングにおいて、それぞれ世代管理の実現性を吟味するために、各世代で埋め込んだ電子透かし間の干渉を検証した。white-boxセッティングについては、基本的なCNNモデルに対して世代ごとに利用するパラメータ空間(ニューラルネットワーク内の重み係数群)を分割して埋め込みを行った。親世代の透かしはスクラッチからCifar-10タスクと共に学習し、子世代の透かしはファインチューニングによってMNISTタスクと共に学習させた。このように異なるタスクで異なる透かしを埋め込んだ結果、最終的なモデルにおいて親世代・子世代の両方の透かしが検出でき、世代管理への適用は有望であることが示された。black-boxセッティングについては、WRNモデルを用いて画像の分類タスクを行いつつ、特定の鍵画像を入力した際にその出力ラベルからロゴ画像を表現できる方式を用いた。親世代にはImageNetの1000クラス分類の学習データに鍵画像1とロゴ1を加えて学習し、子世代にはそれをファインチューニングしてMNISTの学習データに別種類の鍵画像2とロゴ2に少量の親世代の鍵画像を加えて学習させた。その結果、子世代のモデルから、親世代・子世代それぞれの鍵画像を用いてロゴ1・ロゴ2ともに出力できることを確認した。これらに関して、2023年2月に開催された情報処理学会オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)研究会において発表した。

我们进行的研究将为促进深度学习的广泛使用奠定基础。当重用经过训练的模型时，假设学习模型将被分布式，从而允许通过以下常规程序重用它。在这种情况下需要的是一种能够管理学习模型的版权所有者的机制，并且希望它能够维护追溯到几代派生模型的版权所有者信息。 2022年，我们在白盒和黑盒设置中检查了每一代中嵌入的数字水印之间的干扰，以检验世代管理的可行性。关于白盒设置，我们划分并嵌入了基本CNN模型每一代所使用的参数空间（神经网络中的一组加权系数）。父代水印是通过 Cifar-10 任务从头开始学习的，子代水印是通过 MNIST 任务通过微调学习的。由于以这种方式在不同的任务中嵌入不同的水印，因此在最终的模型中可以检测到父代和子代水印，这表明其在代管理中的应用是有前景的。关于黑盒设置，在使用WRN模型执行图像分类任务时，我们使用了一种在输入特定关键图像时可以从输出标签表达标志图像的方法。对于父代，将关键图像 1 和徽标 1 添加到 ImageNet 的 1000 类分类训练数据中，对于子代，进行微调并将不同类型的关键图像 2 和徽标 2 添加到 MNIST 的训练数据中。添加了少量父代关键图片以供学习。结果，我们确认Logo 1和Logo 2都可以使用父代和子代的关键图像从子代模型中输出。我们在 2023 年 2 月举行的日本信息处理学会视听复杂信息处理 (AVM) 研究小组上就此进行了演讲。

项目成果

電子透かしを用いた学習済みモデルの世代管理に関する一検討

使用数字水印的训练模型生成管理研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 松本晴輝; 酒澤茂之
• 通讯作者: 酒澤茂之

white-box型DNN電子透かしの世代管理に関する検証

白盒型DNN数字水印生成管理验证

• 发表时间: 2023
• 作者: 古川龍;酒澤茂之;明堂絵美;河村圭
• 通讯作者: 河村圭

画像ロゴを表現できる電子透かしによるDNNモデルの世代管理方式

利用可表达图像标识的数字水印的DNN模型生成管理方法

• 发表时间: 2023
• 作者: 衣川晃弘;酒澤茂之
• 通讯作者: 酒澤茂之