LOCKEY：一种模型认证与深度伪造追踪的新方法
密码学与安全
2024-09-24 v2
摘要
本文提出了一种新方法，通过将基于密钥的模型认证与水印技术相结合，以阻止未经授权的深度伪造并在生成模型中实现用户追踪，即使用户拥有对模型参数的完全访问权限。该方法为用户提供模型参数并附带一个唯一的用户特定密钥。在推理阶段，模型以该密钥连同标准输入作为条件。有效密钥产生预期输出，而无效密钥则触发降级输出，从而强制执行基于密钥的模型认证。对于用户追踪，模型将用户的唯一密钥作为水印嵌入生成内容中，以便于识别用户 ID。我们利用 SilentCipher 水印方法，在两类模型（音频编解码器和声码器）上展示了该方法的有效性。此外，我们评估了所嵌入水印对各种失真的鲁棒性，验证了其在各种场景下的可靠性。
引用
@article{arxiv.2409.07743,
title = {LOCKEY: A Novel Approach to Model Authentication and Deepfake Tracking},
author = {Mayank Kumar Singh and Naoya Takahashi and Wei-Hsiang Liao and Yuki Mitsufuji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.07743},
year = {2024}
}
备注
Authenticating deep generative models, 5 pages, 5 figures, 2 tables