突破性的AI水印保護新范式：THEMIS框架引領(lǐng)移動端AI安全升級
隨著智能手機和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，移動端AI已成為趨勢，帶來離線運行、低延遲、隱私保護等優(yōu)勢。然而，模型本地存儲也帶來了嚴重風險，如模型提取與盜竊，這已成為移動AI領(lǐng)域的一大挑戰(zhàn)?，F(xiàn)在，一項由墨爾本大學、西澳大學、香港城市大學和慕尼黑工業(yè)大學提出的新范式——THEMIS框架，為移動端AI模型部署后的保護提供了系統(tǒng)性解決方案。
THEMIS是一種自動工具，通過重構(gòu)可寫對應模型來解除設(shè)備上DL模型的只讀限制，并利用設(shè)備上DL模型的不可訓練性來解決水印參數(shù)問題。實驗結(jié)果表明，THEMIS在不同指標方面都具有優(yōu)勢，且對來自Google Play的403個現(xiàn)實世界DL移動應用程序的成功率高達81.14%，顯示了其實用性。
面對移動端AI模型的使用場景，存在三類主要參與方：安卓應用商店、深度學習應用開發(fā)者、攻擊者。由于許多移動端深度學習應用程序中的本地模型缺乏保護，導致本地模型盜竊變得輕而易舉，對開發(fā)者的知識產(chǎn)權(quán)造成巨大的侵犯。THEMIS正是為了解決這一問題而提出，旨在幫助普通DL應用開發(fā)者保護本地模型的知識產(chǎn)權(quán)。
面對提取加密模型的難題，THEMIS通過執(zhí)行跟蹤方法，精準提取加密模型中的元數(shù)據(jù)。文件分析、模型識別和動態(tài)提取等技術(shù)確保了提取的模型在標準環(huán)境下可用。同時，它還能深度解析模型結(jié)構(gòu)，使只讀模型具備寫入能力，為后續(xù)水印嵌入奠定基礎(chǔ)。對于僅推理模型的特性，THEMIS提出了FFKEW算法，無需重新訓練，即可在模型中高效嵌入水印。這一創(chuàng)新在攻擊防御能力方面也表現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢，在水印提取和轉(zhuǎn)換攻擊下，水印仍能保持顯著特征。
THEMIS在實際應用場景中表現(xiàn)出色，經(jīng)過嚴格實驗驗證，證明其在保護已部署、加密、只讀、僅推理移動端AI模型方面的有效性和魯棒性。在Google Play下載的403個安卓App上的測試顯示，水印成功率高達81.14%。嵌入水印后，模型準確率影響低于2%，驗證了其在實際應用中的穩(wěn)定性。多領(lǐng)域覆蓋，包括醫(yī)療、金融、智能家居等多個應用場景，展現(xiàn)了THEMIS框架的廣泛適用性。
綜上所述，THEMIS框架的發(fā)布為移動端AI安全帶來了突破性的進展。這一創(chuàng)新不僅有助于保護開發(fā)者的知識產(chǎn)權(quán)，同時也為惡意攻擊者設(shè)置了新的障礙。我們期待這一框架能在未來得到更廣泛的應用和推廣，為移動AI領(lǐng)域的安全問題提供更多保障。
在AI水印保護新范式發(fā)布，8成App安全升級的背景下，我們看到了科技發(fā)展在保護知識產(chǎn)權(quán)和隱私安全方面的巨大潛力。作為科技領(lǐng)域的從業(yè)者，我們應積極關(guān)注并支持此類創(chuàng)新研究，共同推動科技向善，為人類社會帶來更多福祉。
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