使用少量数据去除神经网络中的水印 -- WILD

2024-06-14 13:52:25

文章目录

使用少量数据去除神经网络中的水印 -- WILD
- 简介
- WILD框架
- 实验评估

使用少量数据去除神经网络中的水印 – WILD

简介

这次介绍一篇文章，名为Removing Backdoor-Based Watermarks in Neural Networks with Limited Data。

针对现有的利用后门攻击在神经网络中构建水印的工作，该文章主要是提出了一个去除水印的框架。

关于后门攻击，你可以查看我的这篇文章

首先我们来看一下水印是怎么来的，如下图所示

首先，我们通过对训练数据进行投毒，构建出一个带水印的模型，使得：模型一旦接受到带有水印的输入，则会输出一个预定义的标签，标识出水印的存在

WILD框架

文章提出了一个名为WILD的框架，用于去除网络中的水印，我们来看看框架的大致情形

如上图所示，该框架的数据输入有两个部分：

干净的数据，即 dcleand_{clean}dclean
扩增后的数据，即 daugd_{aug}daug

我们可以看到，最终产生的误差包括两个部分：

扩增后的数据的基础误差，即 Laug\mathcal{L}_{aug}Laug
扩增数据和正常数据的距离误差，即 D(G(daug),G(dclean))\mathcal{D}(\mathcal{G}(d_{aug}),\mathcal{G}(d_{clean}))D(G(daug),G(dclean))

其中，函数 D\mathcal{D}D 是一个距离度量函数，函数 G\mathcal{G}G 是一个特征映射函数，即 G(x)\mathcal{G}(x)G(x) 会将 xxx 映射到一个特征向量。

对于 G\mathcal{G}G ，一个最简单的例子就是，用ImageNet进行Pretrain的VGG网络的倒数第一层的输出

实验评估

文章在三种不同类型的水印上进行训练和测试, 如下图所示：

分为三种:

基于内容的：即直接对某个区域进行修改，将整个区域的像素值改为某个固定值
基于噪声的：属于整体上的修改，添加高斯噪声
无关的：比如用训练集类别之外的数据

我们来看看在CIFAR-10上的表现：

可以看到，在无关的水印上，所有方法的去除表现最差；在基于噪声的水印上，所有方法的去除表现最好

对比先前的方法REFIT，水印的去除效果更加明显。

Refit: a unified watermark removal framework for deep learning systems with limited data

在基于内容和基于噪声的水印上，基本上只要10%的数据，就可以实现不错的去除效果了。

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