Digital Watermarking for Machine Learning Model

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Springer Mai 2023, 2023

9811975531 / 9789811975530

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Machine learning (ML) models, especially large pretrained deep learning (DL) models, are of high economic value and must be properly protected with regard to intellectual property rights (IPR). Model watermarking methods are proposed to embed watermarks into the target model, so that, in the event it is stolen, the model's owner can extract the pre-defined watermarks to assert ownership. Model watermarking methods adopt frequently used techniques like backdoor training, multi-task learning, decision boundary analysis etc. to generate secret conditions that constitute model watermarks or fingerprints only known to model owners. These methods have little or no effect on model performance, which makes them applicable to a wide variety of contexts. In terms of robustness, embedded watermarks must be robustly detectable against varying adversarial attacks that attempt to remove the watermarks. The efficacy of model watermarking methods is showcased in diverse applications including image classification, image generation, image captions, natural language processing and reinforcement learning. This book covers the motivations, fundamentals, techniques and protocols for protecting ML models using watermarking. Furthermore, it showcases cutting-edge work in e.g. model watermarking, signature and passport embedding and their use cases in distributed federated learning settings. 244 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9789811975530

Detalles bibliográficos

Título
Digital Watermarking for Machine Learning Model
Autor
Lixin Fan
Editorial
Springer, Springer Mai 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
9811975531
ISBN 13
9789811975530
Peso del artículo
535 gramos
Dimensiones
241x160x19 mm

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