| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-03-05 15:00
[ポスター講演]輝度制約条件下におけるブラックボックス電子透かし用トリガーセット生成手法の提案 ○森中太一・川村正樹(山口大) EMM2025-126 |
| 抄録 |
(和) |
本研究では,CNN モデルの著作権保護を目的とした,画像形式での保存が可能な離散トリガーセットによるブラックボックス電子透かし法を提案する. Leroux らの共通トリガーセットを用いる手法では,生成されるトリガー画像が広範囲な実数値(浮動小数点型)をとるため,データの取り扱いや管理が煩雑であるという実用上の課題があった. そこで,本研究では,トリガー画像の生成過程にシグモイド関数を導入して画素値を区間 [0,1] の範囲に制限し,さらに,256 階調へ量子化することで,汎用的な画像フォーマットとして保存可能な離散トリガーセットを生成する. 計算機シミュレーションの結果,シグモイド関数の傾きパラメータを適切に設定することで,画像形式に変換後も本来の分類精度を維持しつつ,既存手法と同等の極めて低いビット誤り率で透かし情報の抽出が可能であることを確認した. |
| (英) |
This study proposes a black-box digital watermarking method using discrete trigger sets with luminance constraints to protect convolutional neural network (CNN) models.
Methods that use common trigger sets, such as the Leroux et al. method, face practical challenges when generating trigger images with wide-ranging floating-point values, which complicates data handling and management.
To address this issue, we incorporate a sigmoid function into the trigger generation
process, which restricts pixel values within the interval [0,1].
By subsequently applying quantization to 256 levels, we generate "discrete trigger sets" that can be saved in general-purpose image formats.
Computer simulations demonstrate that, by setting the slope parameter of the sigmoid function appropriately, watermarks can be extracted with an extremely low bit error rate comparable to that of existing methods, while maintaining the original classification accuracy of the model after conversion to image formats. |
| キーワード |
(和) |
ブラックボックス方式の電子透かし法 / トリガーセット / 画像形式 / / / / / |
| (英) |
blackbox watermarking / trigger set / image format / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 396, EMM2025-126, pp. 53-58, 2026年3月. |
| 資料番号 |
EMM2025-126 |
| 発行日 |
2026-02-26 (EMM) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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EMM2025-126 |