ClearMark: Intuitive and Robust Model Watermarking via Transposed Model Training
作者: Torsten Krauß, Jasper Stang, Alexandra Dmitrienko
分类: cs.LG
发布日期: 2023-10-25
备注: 20 pages, 18 figures, 4 tables
💡 一句话要点
提出ClearMark以解决深度学习模型水印的可理解性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 深度学习 模型水印 知识产权 可视水印 鲁棒性 对抗性操作 转置模型 人类评估
📋 核心要点
- 现有的DNN水印方法缺乏直观性，通常需要复杂的验证算法和严格的阈值，易受部分水印擦除的影响。
- ClearMark通过嵌入可见水印，允许人类进行直观评估，同时保持技术辅助评估的能力，解决了现有方法的不足。
- ClearMark在多个数据集和模型架构上展示了其8544位的水印容量，表现出优越的鲁棒性和对抗性操作的抵抗力。
📝 摘要（中文）
由于数据获取和模型训练的高昂成本，深度神经网络（DNN）属于模型创建者的知识产权。因此，未经授权的使用、盗窃或修改可能导致法律后果。现有的DNN水印方法往往不够直观，嵌入的人类不可见标记需要对算法评估的信任，而缺乏人类可理解的属性，并依赖于严格的阈值，使其在部分水印擦除的情况下容易失效。本文提出ClearMark，这是首个旨在直观人类评估的DNN水印方法。ClearMark嵌入可见水印，使人类决策无需严格的数值阈值，同时允许技术辅助评估。ClearMark定义了一种转置模型架构，允许以反向方式使用模型，将水印与主任务交织在所有模型参数中。与现有水印方法相比，ClearMark生成的可视水印易于人类理解，无需复杂的验证算法或严格的阈值。水印嵌入在所有模型参数中，与主任务纠缠，表现出卓越的鲁棒性。它展示了8544位的水印容量，与现有最强工作相当。至关重要的是，ClearMark的有效性与模型和数据集无关，并且对对抗性模型操作具有韧性，已通过四个数据集和七种架构的综合研究得以证明。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有深度学习模型水印方法的直观性不足和鲁棒性问题。现有方法通常依赖于不可见的水印和复杂的验证机制，导致人类难以理解和评估水印的存在。
核心思路：ClearMark的核心思想是通过嵌入可见水印，使人类能够直观地评估模型的所有权，同时避免对复杂算法的依赖。通过转置模型架构，水印与主任务在所有模型参数中交织，从而增强了水印的鲁棒性。
技术框架：ClearMark的整体架构包括转置模型的设计，水印的嵌入过程，以及与主任务的交织。模型在训练过程中同时学习主任务和水印，确保两者的兼容性。
关键创新：ClearMark的主要创新在于其可见水印的设计，使得水印不仅易于人类理解，而且在模型参数中具有高度的鲁棒性。这与传统方法的不可见水印形成鲜明对比。
关键设计：在技术细节上，ClearMark采用了特定的损失函数来平衡主任务和水印的学习，同时确保水印的容量达到8544位，表现出与现有最强方法相当的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ClearMark在四个数据集和七种架构上的实验结果显示，其水印容量达到8544位，表现出卓越的鲁棒性，能够抵抗对抗性模型操作，显著优于现有的水印方法，提供了更为直观和可靠的所有权证明。
🎯 应用场景
ClearMark的潜在应用领域包括版权保护、模型所有权证明以及在深度学习模型的商业化过程中防止盗用。其直观的水印设计使得法律和技术评估更加高效，未来可能在多个行业中得到广泛应用，提升模型的安全性和可追溯性。
📄 摘要（原文）
Due to costly efforts during data acquisition and model training, Deep Neural Networks (DNNs) belong to the intellectual property of the model creator. Hence, unauthorized use, theft, or modification may lead to legal repercussions. Existing DNN watermarking methods for ownership proof are often non-intuitive, embed human-invisible marks, require trust in algorithmic assessment that lacks human-understandable attributes, and rely on rigid thresholds, making it susceptible to failure in cases of partial watermark erasure. This paper introduces ClearMark, the first DNN watermarking method designed for intuitive human assessment. ClearMark embeds visible watermarks, enabling human decision-making without rigid value thresholds while allowing technology-assisted evaluations. ClearMark defines a transposed model architecture allowing to use of the model in a backward fashion to interwove the watermark with the main task within all model parameters. Compared to existing watermarking methods, ClearMark produces visual watermarks that are easy for humans to understand without requiring complex verification algorithms or strict thresholds. The watermark is embedded within all model parameters and entangled with the main task, exhibiting superior robustness. It shows an 8,544-bit watermark capacity comparable to the strongest existing work. Crucially, ClearMark's effectiveness is model and dataset-agnostic, and resilient against adversarial model manipulations, as demonstrated in a comprehensive study performed with four datasets and seven architectures.