使用少量数据去除神经网络中的水印 -- WILD

使用少量数据去除神经网络中的水印 -- WILD

简介

这次介绍一篇文章， 名为Removing Backdoor-Based Watermarks in Neural Networks with Limited Data。

针对现有的利用后门攻击在神经网络中构建水印的工作，该文章主要是提出了一个去除水印的框架。

关于后门攻击，你可以查看我的这篇文章

首先我们来看一下水印是怎么来的，如下图所示

watermark-pipeline

首先，我们通过对训练数据进行投毒，构建出一个带水印的模型，使得：模型一旦接受到带有水印的输入，则会输出一个预定义的标签，标识出水印的存在

WILD框架

文章提出了一个名为WILD的框架，用于去除网络中的水印，我们来看看框架的大致情形

wild-framework

如上图所示，该框架的数据输入有两个部分：

• 干净的数据，即

• 扩增后的数据，即

我们可以看到，最终产生的误差包括两个部分：

• 扩增后的数据的基础误差，即

• 扩增数据和正常数据的距离误差，即

其中，函数

是一个距离度量函数，函数

是一个特征映射函数，即

会将

映射到一个特征向量。

对于

，一个最简单的例子就是，用ImageNet进行Pretrain的VGG网络的倒数第一层的输出

实验评估

文章在三种不同类型的水印上进行训练和测试, 如下图所示：

watermark-types

分为三种:

• 基于内容的：即直接对某个区域进行修改，将整个区域的像素值改为某个固定值
• 基于噪声的：属于整体上的修改，添加高斯噪声
• 无关的：比如用训练集类别之外的数据

我们来看看在CIFAR-10上的表现：

image-20210429162726607

可以看到，在无关的水印上，所有方法的去除表现最差；在基于噪声的水印上，所有方法的去除表现最好

对比先前的方法REFIT，水印的去除效果更加明显。

Refit: a unified watermark removal framework for deep learning systems with limited data

在基于内容和基于噪声的水印上，基本上只要10%的数据，就可以实现不错的去除效果了。