JP2019185135A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施の形態の概要を説明するための図である。図1を参照して、実施の形態の概要を述べる。
図2は、実施の形態に係る情報処理装置1の機能構成を模式的に示す図である。情報処理装置1は、記憶部2と制御部3とを備える。
図5は、実施の形態に係る鍵生成部32の機能構成を模式的に示す図である。鍵生成部32は、ハッシュ値生成部320、補助データ生成部321、シード割り当て部322、及び誤り訂正部323を含む。
誤り訂正部323は、認証対象とするニューラルネットワークの各層の重みに基づいて生成した特徴量と、記憶部2から読み出した補助データとの排他的論理和に誤り訂正処理を実行する。ハッシュ値生成部320は、誤り訂正部323の出力と、記憶部2に記憶されているシードとの排他的論理和を入力とするハッシュ関数の出力値を認証用の認証鍵として出力する。
図7は、実施の形態に係る情報処理装置1が実行する認証価値の登録処理の流れを説明するためのフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、例えば情報処理装置1が起動したときに開始する。
以上説明したように、実施の形態に係る情報処理装置1によれば、学習モデルの出所を特定することができる。
上記では、鍵生成部32がシード割り当て部322を備える場合、すなわちファジーエクストラクタがシードを利用する場合について説明した。ニューラルネットワーク毎に異なるシードを生成して登録することにより、認証の信頼性を高められる点で効果がある。しかしながら、ニューラルネットワークの出所を検証するという目的に対しては、シードは必ずしも必要ではない。
2・・・記憶部
3・・・制御部
30・・・重み取得部
31・・・特徴量生成部
310・・・丸め部
311・・・クラスタリング部
312・・・統計量算出部
32・・・鍵生成部
320・・・ハッシュ値生成部
321・・・補助データ生成部
322・・・シード割り当て部
323・・・誤り訂正部
33・・・認証鍵管理部
34・・・認証部
Claims (7)
- 目的タスクを検出するため複数の層を備えるニューラルネットワークの各層の重みを取得する重み取得部と、
前記重みを所定の規則に従って縮約した縮約重みに基づいて特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記特徴量をファジーエクストラクタ(Fuzzy Extractors)に入力して得られた認証鍵を、前記ニューラルネットワークの出所を検証するための認証鍵として生成する鍵生成部と、
前記ニューラルネットワークと前記認証鍵とを紐づけて記憶部に記憶させる認証鍵管理部と、
を備える情報処理装置。 - 前記特徴量生成部は、
前記重みの絶対値が所定の丸め閾値未満の重みを0に置換する丸め部と、
前記丸め部が置換した後の重みである丸め重みを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
前記複数のクラスタそれぞれに含まれる丸め重みの統計量を並べたベクトルを前記特徴量として生成する統計量算出部と、
を備える、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記鍵生成部は、
前記特徴量を入力とする所定のハッシュ関数の出力値を前記認証鍵として生成するハッシュ値生成部と、
誤り訂正符号を発生させて前記特徴量との排他的論理和である補助データを生成する補助データ生成部と、を備え、
前記認証鍵管理部は、前記ニューラルネットワーク、前記認証鍵、及び前記補助データを紐づけて前記記憶部に記憶させる、
請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記鍵生成部は、異なるニューラルネットワーク毎に異なるシードを割り当てるシード割り当て部をさらに備え、
前記ハッシュ値生成部は、前記特徴量と前記シードとの排他的論理和を入力とする前記ハッシュ関数の出力値を前記認証鍵として生成し、
前記認証鍵管理部は、前記ニューラルネットワーク、前記認証鍵、前記補助データに、さらに前記シードを紐づけて前記記憶部に記憶させる、
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記鍵生成部は、認証対象とするニューラルネットワークの各層の重みに基づいて生成した特徴量と前記補助データとの排他的論理和に誤り訂正処理を実行する誤り訂正部をさらに備え、
前記ハッシュ値生成部は、前記誤り訂正部の出力と、前記記憶部に記憶されているシードとの排他的論理和を入力とする前記ハッシュ関数の出力値を認証用の認証鍵として出力し、
前記情報処理装置は、
前記ハッシュ関数が出力した前記認証用の認証鍵と、前記記憶部に記憶されている認証鍵とが一致する場合、認証対象とするニューラルネットワークと、前記記憶部に記憶されている認証鍵に紐づけられているニューラルネットワークとが同一であると認証する認証部をさらに備える、
請求項4に記載の情報処理装置。 - プロセッサが、
目的タスクを検出するため複数の層を備えるニューラルネットワークの各層の重みを取得するステップと、
前記重みを所定の規則に従って縮約した縮約重みに基づいて特徴量を生成するステップと、
前記ニューラルネットワークの出所を検証するための認証鍵を前記特徴量からファジーエクストラクタ(Fuzzy Extractors)を用いて生成するステップと、
前記ニューラルネットワークと前記認証鍵とを紐づけて記憶部に記憶させるステップと、
を実行する情報処理方法。 - コンピュータに、
目的タスクを検出するため複数の層を備えるニューラルネットワークの各層の重みを取得する機能と、
前記重みを所定の規則に従って縮約した縮約重みに基づいて特徴量を生成する機能と、
前記ニューラルネットワークの出所を検証するための認証鍵を前記特徴量からファジーエクストラクタ(Fuzzy Extractors)を用いて生成する機能と、
前記ニューラルネットワークと前記認証鍵とを紐づけて記憶部に記憶させる機能と、
を実現させるプログラム。
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JP2018071118A JP6906469B2 (ja) | 2018-04-02 | 2018-04-02 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022203180A1 (ko) * | 2021-03-23 | 2022-09-29 | 삼성전자주식회사 | 뉴럴 네트워크에 대한 해시 인증을 수행하는 전자 장치 및 그 동작 방법 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016167076A1 (ja) * | 2015-04-16 | 2016-10-20 | ブリルニクスインク | 固体撮像装置、固体撮像装置の駆動方法、および電子機器 |
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- 2018-04-02 JP JP2018071118A patent/JP6906469B2/ja active Active
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WO2016167076A1 (ja) * | 2015-04-16 | 2016-10-20 | ブリルニクスインク | 固体撮像装置、固体撮像装置の駆動方法、および電子機器 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
YUSUKE UCHIDA, ET AL.: "Embedding Watermarks into Deep Neural Networks", ARXIV, JPN7021002093, 20 April 2017 (2017-04-20), ISSN: 0004524333 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2022203180A1 (ko) * | 2021-03-23 | 2022-09-29 | 삼성전자주식회사 | 뉴럴 네트워크에 대한 해시 인증을 수행하는 전자 장치 및 그 동작 방법 |
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