基于加密特征图的语义分割模型访问控制
计算机视觉与模式识别
2022-06-14 v1 图像与视频处理
摘要
本文首次提出一种带密钥的语义分割模型访问控制方法，使得无密钥的未授权用户无法利用训练好的模型性能。该方法不仅能为授权用户提供较高的分割性能，还能降低未授权用户的性能。我们首先指出，对于语义分割应用，传统的针对分类任务使用加密图像的访问控制方法因性能下降而无法直接适用。因此，本文在训练和测试模型时使用密钥对选定的特征图而非输入图像进行加密。实验中，受保护模型使授权用户获得与未保护模型几乎相同的性能，同时具备针对无密钥未授权访问的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2206.05422,
title = {Access Control of Semantic Segmentation Models Using Encrypted Feature Maps},
author = {Hiroki Ito and AprilPyone MaungMaung and Sayaka Shiota and Hitoshi Kiya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.05422},
year = {2022}
}