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J-GLOBAL ID：202002230552914715   Reference number：20A2186443

DM-QIM Watermarking for Fully Connected Layers of DNN Model

DM-QIMによるDNNモデルの全結合層に対する電子透かし法

Author (3)： TANAKA TAKURO (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  KURIBAYASHI MINORU (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  FUNABIKI NOBUO (岡山大 大学院自然科学研究科)
Material： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
Volume： 120  Issue： 151(EMM2020 29-35)  Page： 1-6 (WEB ONLY)  Publication year： Aug. 25, 2020 
JST Material Number： U2030A  ISSN： 2432-6380  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *neural network(biomodel) ,  *digital watermark ,  information security ,  weighting ,  cryptography key ,  quantization ,  safety ,  robustness ,  experiment
Semi thesaurus term： deep neural network ,  information security ,  secret key ,  evaluation experiment

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Data protection  (JD01020V)

Reference (14)：

• Y. Uchida, Y. Nagai, S. Sakazawa, and S. Satoh, “Embedding watermarks into deep neural networks,” Proc. ICMR’17, pp.269-277, 2017.
• Y. Nagai, Y. Uchida, S. Sakazawa, and S. Satoh, “Digital watermarking for deep neural networks,” International Journal of Multimedia Information Retrieval, vol.7, pp.3-16, 2018.
• B.D. Rouhani, H. Chen, and F. Koushanfar, “DeepSigns: An end-to-end watermarking framework for ownership protection of deep neural networks,” Proc. ASPLOS’19, pp.485-497, 2019.
• H. Chen, B.D. Rouhani, C. Fu, J. Zhao, and F. Koushanfar, “Deep-Marks: A secure fingerprinting framework for digital rights management of deep learning models,” Proc. ICMR’19, pp.105-113, 2019.
• T. Wang and F. Kerschbaum, “Attacks on digital watermarks for deep neural networks,” Proc. ICASSP’19, pp.2622-2626, 2019.

Terms in the title (3)： モデル ,  結合層 ,  電子透かし