Apresentando o FreeMark: Um Framework de Marcação d'Água Não Invasivo para Modelos de Aprendizado de Máquina

Modelos de Aprendizado Profundo, também conhecidos como redes neurais profundas (DNNs), se tornaram muito úteis em várias áreas. Eles podem ajudar a reconhecer imagens, entender fala e tomar decisões baseadas em dados. No entanto, esses modelos geralmente são de empresas ou pesquisadores, e proteger os direitos deles pode ser complicado. Um ponto chave é como mostrar que um modelo específico pertence a alguém. É aí que entra a marca d'água.

A marca d'água é uma técnica usada para colocar uma marca ou sinal único em um modelo que mostra quem é o dono. Essa marca pode ser extraída depois para provar a posse. Existem dois tipos principais de marca d'água: black-box e white-box. A marca d'água black-box não exige acesso ao funcionamento interno do modelo, enquanto a white-box exige. Os métodos tradicionais white-box envolvem mudanças no modelo, o que pode diminuir seu desempenho ou precisão.

Este artigo vai apresentar o FreeMark, uma nova estrutura para marcar modelos de aprendizado profundo que não requer nenhuma alteração no modelo original. Isso significa que o modelo pode manter todas as suas capacidades enquanto ainda prova quem é o dono.

#A Necessidade de Marca D'Água Não Invasiva

A maioria das técnicas de marca d'água exige ajustar o modelo de alguma forma. Por exemplo, alguns métodos mudam os pesos ou parâmetros do modelo para inserir uma marca. Embora esses métodos possam funcionar, eles geralmente resultam em uma queda no desempenho do modelo, tornando-os menos úteis em aplicações do mundo real. Portanto, surge uma pergunta urgente: podemos adicionar uma marca d'água a um modelo de aprendizado profundo sem afetar sua precisão?

O FreeMark responde a essa pergunta positivamente. Ele oferece uma maneira de embutir uma marca d'água em um modelo de aprendizado profundo sem fazer alterações. Isso é crucial porque manter o desempenho do modelo é importante para o uso prático.

#Como o FreeMark Funciona

O FreeMark usa técnicas criptográficas para criar uma marca d'água sem fazer mudanças no modelo. Em vez de alterar o modelo diretamente, o FreeMark extrai características do modelo e as tranca em chaves secretas. Essas chaves são então armazenadas de forma segura com uma terceira parte confiável (TTP), que atua como um espaço de armazenamento seguro.

Esse método tem várias vantagens:

1. Não Invasivo: O FreeMark integra a marca d'água com as características naturais do modelo sem alterar nada, eliminando qualquer risco de queda no desempenho.

2. Robustez e Segurança: Foi projetado para resistir a vários ataques que visam remover a marca d'água. Mesmo sob condições severas, ele ainda consegue diferenciar o modelo original de um suspeito.

3. Eficiência: A estrutura é simples e leve, tornando o processo de embutir, extrair e verificar marcas d'água rápido e fácil.

#O Processo de Marca D'Água no FreeMark

O FreeMark consiste em três etapas principais: embutir, extrair e verificar marcas d'água.

#Embutindo a Marca D'Água

Para embutir uma marca d'água, o dono do modelo primeiro escolhe um conjunto de dados chamado conjunto de gatilho. Esse conjunto de gatilho terá exemplos de todas as categorias usadas no treinamento do modelo. O modelo é então alimentado com esse conjunto de gatilho para produzir um sinal médio que representa seu estado interno. O dono cria uma marca d'água de um certo comprimento que precisa ser embutida.

Depois disso, uma chave secreta é gerada usando a marca d'água e alguns elementos aleatórios adicionais. Essa chave será usada mais tarde para extrair a marca d'água.

#Extraindo a Marca D'Água

Quando chega a hora de verificar se um modelo possui a marca d'água, a terceira parte confiável acessará primeiro o modelo usando o mesmo conjunto de gatilho. Eles gerarão outro sinal que reflete o estado do modelo. Então, usando a chave secreta, eles extraem a marca d'água do modelo.

#Verificando a Marca D'Água

Para descobrir se um modelo realmente possui a marca d'água, a marca extraída é comparada com a original. Se elas corresponderem dentro de um certo limite, isso confirma que o modelo suspeito é de fato uma cópia do modelo original.

#Testando o FreeMark

Para ver como o FreeMark funciona, foram feitos testes usando conjuntos de dados populares como MNIST e CIFAR. Diferentes modelos foram usados para verificar quão efetivamente o FreeMark poderia embutir, extrair e verificar marcas d'água.

#Testes de Segurança

Para verificar a segurança, foram realizados testes para ver se a marca d'água poderia ser extraída corretamente usando as chaves secretas. Os resultados mostraram que quando as chaves corretas eram usadas, a marca d'água era extraída com precisão toda vez. No entanto, em casos onde chaves falsas eram usadas, a marca d'água não podia ser extraída corretamente, mostrando que o FreeMark tem um alto nível de segurança.

#Testes de Integridade

Para garantir que o FreeMark não identificasse erroneamente modelos sem marca como cópias, foram realizados testes usando modelos que eram semelhantes ao original, mas diferentes em alguns aspectos. Os resultados indicaram que mesmo nesses casos extremos, o FreeMark conseguiu distinguir com precisão entre os modelos originais e os sem marca.

#Testes de Robustez

Finalmente, testes de robustez foram feitos para ver se o FreeMark ainda poderia extrair marcas d'água após os modelos terem passado por certos ataques de remoção. Mesmo após tentativas de remover a marca d'água, o FreeMark conseguiu extrair as marcas d'água toda vez, provando sua efetividade.

#Conclusão

O FreeMark oferece uma nova abordagem para a marca d'água em modelos de aprendizado profundo. Ao não alterar os modelos, ele os mantém com desempenho total enquanto ainda fornece uma maneira confiável de provar a posse. Com sua forte segurança, integridade e robustez contra ataques, o FreeMark estabelece um novo padrão para proteger a propriedade intelectual em aprendizado profundo.

Ao adotar o FreeMark, os donos de modelos podem ficar tranquilos sabendo que seu trabalho está protegido sem comprometer as capacidades que tornam esses modelos valiosos. Esse método abre caminho para um uso mais seguro das tecnologias de aprendizado profundo em várias aplicações.