采用密钥训练 DNN 模型以实现模型保护
机器学习
2020-08-07 v1 密码学与安全
机器学习
摘要
本文首次提出一种模型保护方法，将基于密钥的分块像素打乱作为预处理技术应用于输入图像。受保护模型通过使用此类预处理图像进行训练来构建。实验结果表明，当密钥正确时，受保护模型的性能接近未受保护模型，而在给定错误密钥时准确率严重下降；所提模型保护不仅对暴力破解攻击具有鲁棒性，也对微调攻击具有鲁棒性，同时保持与未受保护模型几乎相同的性能准确率。
引用
@article{arxiv.2008.02450,
title = {Training DNN Model with Secret Key for Model Protection},
author = {MaungMaung AprilPyone and Hitoshi Kiya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.02450},
year = {2020}
}
备注
to appear in 2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2020)