[AT-1-1] プルーニングに対する耐性を高めるための重み一定符号化による深層学習モデル保護用電子透かし
キーワード：深層学習モデル、電子透かし、重み一定符号
深層学習モデルの保護を目的として，その重みパラメータを変更して副情報を埋め込む，電子透かし技術が研究されている．従来のマルチメディアコンテンツを対象とした電子透かし技術とは異なり，埋め込みによって生じる歪みが深層学習モデルの性能をあまり下げない範囲内において，透かし情報の埋め込みと抽出を可能とすることが条件となる．この電子透かし技術の脅威の一つに，学習済みモデルのノードの繋がりを剪定するプルーニング攻撃がある．剪定処理により，多数のノード間の重みパラメータの値が0となると，透かし情報が正常に取り出せなくなる．本講演では，その剪定処理による影響を考慮して，重み一定符号で透かし情報を符号化する対策を紹介する．また，学習済みモデル内の重みパラメータの分布状況に応じて電子透かし手法に関するパラメータを設定する方法について説明する．
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