Deep-Lock：深度神经网络的安全授权
机器学习
2024-02-20 v2 密码学与安全
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摘要
在多种商业模式中，训练好的深度神经网络（DNN）模型被视为有价值的知识产权（IP）。防止此类DNN模型的IP盗窃与未授权使用已被业界视为重大关切。本文通过提出一种通用的轻量级基于密钥的模型锁定方案，解决DNN模型未授权使用的问题，该方案确保锁定模型仅在应用正确密钥时才正常运行。所提方案称为Deep-Lock，利用具有良好安全性质的S-Box，通过由主密钥经密钥调度算法生成的密钥对每个训练好的DNN模型参数进行加密。所得加密权重的稠密网络对模型微调攻击具有鲁棒性。最后，Deep-Lock不需要对DNN模型的结构与训练进行任何干预，使其适用于所有现有的DNN软件与硬件实现。
引用
@article{arxiv.2008.05966,
title = {Deep-Lock: Secure Authorization for Deep Neural Networks},
author = {Manaar Alam and Sayandeep Saha and Debdeep Mukhopadhyay and Sandip Kundu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.05966},
year = {2024}
}