Perceptual Hashing of Deep Convolutional Neural Networks for Model Copy Detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, many model intellectual property (IP) proof methods for IP protection have been proposed, such as model watermarking and model fingerprinting. However, with the increasing number of models transmitted and deployed on the Internet, quickly finding the suspect model among thousands of models on model-sharing platforms such as GitHub is in great demand, which concurrently triggers the new security problem of model copy detection for IP protection. As an important part of the model IP protection system, the model copy detection task has not received enough attention. Due to the high computational complexity, both model watermarking and model fingerprinting lack the capability to efficiently find suspected infringing models among tens of millions of models. In this article, inspired by the hash-based image retrieval methods, we introduce a novel model copy detection mechanism: perceptual hashing for convolutional neural networks (CNNs). The proposed perceptual hashing algorithm can convert the weights of CNNs to fixed-length binary hash codes so that the lightly modified version has the similar hash code as the original model. By comparing the similarity of a pair of hash codes between a query model and a test model in the model library, similar versions of a query model can be retrieved efficiently. To the best of our knowledge, this is the first perceptual hashing algorithm for deep neural network models. Specifically, we first select the important model weights based on the model compression theory, then calculate the normal test statistics (NTS) on the segments of important weights, and finally encode the NTS features into hash codes. The experiment performed on a model library containing 3,565 models indicates that our perceptual hashing scheme has a superior copy detection performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle