CHIP：基于变色龙哈希的不可逆护照用于鲁棒深度模型所有权验证与主动使用控制
密码学与安全
2025-06-02 v1 人工智能
摘要
大规模深度神经网络（DNN）的普及及其巨大的训练成本使其知识产权（IP）保护变得至关重要。最近引入的基于护照的方法试图通过调制归一化层的仿射参数，将 DNN 水印技术引向加强所有权验证以抵抗歧义攻击。然而，无论是水印方法还是基于护照的方法，都无法为离线分发的模型和多用户机器学习即服务（MLaaS）云模型提供兼具鲁棒所有权证明、高保真度、主动使用授权和用户可追溯性的全面保护。在本文中，我们提出了一种基于变色龙哈希的不可逆护照（CHIP）保护框架，该框架利用密码学变色龙哈希函数来实现所有这些目标。变色龙哈希的抗碰撞性允许在 IP 侵权时提出强有力的模型所有权主张并实现有责用户追溯，而陷门碰撞特性则允许将多个用户护照和许可证证书哈希到同一不可变签名中，从而实现主动使用控制。以所有者护照作为预言机，可以创建多个特定于用户的三元组（每个三元组包含一个护照感知的用户模型、一个用户护照和一个许可证证书），以实现安全的离线分发。带水印的主模型也可以部署于 MLaaS，其使用权限可通过提供任何陷门碰撞的用户护照来验证。CHIP 在四个数据集和两种架构上进行了广泛评估，以证明其保护的多功能性和鲁棒性。我们的代码已在 https://github.com/Dshm212/CHIP 发布。
引用
@article{arxiv.2505.24536,
title = {CHIP: Chameleon Hash-based Irreversible Passport for Robust Deep Model Ownership Verification and Active Usage Control},
author = {Chaohui Xu and Qi Cui and Chip-Hong Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.24536},
year = {2025}
}