深層顔認識におけるモデル盗用検出と保護：サンプル相関に基づく革新研究 背景と研究課題 近年、深層学習技術の急速な発展により、顔認識分野は飛躍的な進歩を遂げています。しかし、同時に商用顔認識モデルは知的財産権の侵害リスクに直面しています。モデル盗用攻撃は、モデルのブラックボックスまたはホワイトボックスアクセスを通じて、同等の機能を持つモデルを複製することを可能にし、モデル所有者の検出を回避します。このような攻撃は、知的財産権の侵害だけでなく、商業利益やプライバシーの安全性にも深刻な脅威をもたらします。 この課題に対応するために、モデル指紋法が重要な盗用検出手段として注目されています。従来の方法は主に可搬性のある対抗サンプルを利用してモデル指紋を生成しますが、これらの方法は対抗学習や転移学習に対...