ChainMarks Watermark Dataset

ChainMarks Watermark Dataset是一个用于动态DNN水印技术的数据集。该数据集由触发输入和目标标签组成，触发输入通过在秘密密钥上反复应用哈希函数生成，目标标签则从模型所有者的数字签名中生成。该数据集旨在解决现有DNN水印技术易受水印移除攻击和水印歧义攻击的问题，并提高水印检测的准确性。

ChainMarks Watermark Dataset is a dataset dedicated to dynamic deep neural network (DNN) watermarking techniques. It comprises trigger inputs and target labels, where trigger inputs are generated by repeatedly applying hash functions to a secret key, and target labels are derived from the digital signature of the model owner. This dataset aims to address the vulnerabilities of existing DNN watermarking technologies against watermark removal attacks and watermark ambiguity attacks, and improve the accuracy of watermark detection.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ChainMarks数据集通过引入密码学链机制构建，首先利用单向哈希函数对模型所有者的密钥进行迭代运算，生成一系列密码学关联的触发输入。每个触发输入的目标标签则由模型所有者的数字签名转换而来，确保输入与标签之间的密码学关联性。该数据集与原始数据集共同用于训练深度神经网络模型，从而嵌入水印。

特点

ChainMarks数据集的特点在于其触发输入通过密码学链相互关联，且目标标签与数字签名绑定，从而有效抵抗水印移除和模糊攻击。此外，该数据集采用两阶段蒙特卡洛方法精确计算水印存在的决策阈值，显著提升了水印检测的准确性和安全性。

使用方法

使用ChainMarks数据集时，模型所有者通过密钥重新生成触发输入链，并将其输入待验证的DNN模型以获取预测标签。验证者通过计算预测标签与目标标签之间的汉明距离，结合两阶段蒙特卡洛方法确定的决策阈值，判断水印是否存在。该方法支持黑盒验证，适用于多种DNN架构。

背景与挑战

背景概述

ChainMarks Watermark Dataset是由约翰霍普金斯大学的Brian Choi、Palo Alto Networks的Shu Wang、加州大学洛杉矶分校的Isabelle Choi和乔治梅森大学的Kun Sun于2025年提出的，旨在解决深度神经网络（DNN）模型知识产权保护中的水印安全问题。随着DNN模型的广泛应用，动态水印技术被用于保护模型所有者的知识产权。然而，现有的水印方案容易受到水印移除和模糊攻击的威胁。ChainMarks通过引入密码学链到触发输入中，并利用两阶段蒙特卡洛方法确定水印存在，显著提高了水印的鲁棒性和安全性。该数据集在CIFAR-10和CIFAR-100等图像分类数据集上进行了广泛实验，证明了其在抵御多种攻击方面的优越性。

当前挑战

ChainMarks Watermark Dataset面临的主要挑战包括：1) 领域问题的挑战：现有的动态DNN水印方案容易受到水印移除攻击和模糊攻击，攻击者可以通过输入预处理、模型修改或模型提取等手段移除水印，或伪造水印以虚假声明所有权。2) 构建过程中的挑战：水印触发输入和目标标签的生成需要满足密码学链的约束，确保攻击者无法通过优化方法伪造水印。此外，水印存在判断的模糊标准增加了攻击的可能性，需要通过两阶段蒙特卡洛方法准确估计水印存在的决策阈值。这些挑战要求水印方案在保证模型原始任务性能的同时，具备高度的安全性和鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

ChainMarks数据集在深度神经网络（DNN）水印技术中扮演着关键角色，主要用于生成和验证安全、鲁棒的水印。通过引入密码学链机制，该数据集能够生成一系列触发器输入和目标标签，这些输入和标签通过哈希函数和模型所有者的数字签名相互关联。这种设计使得ChainMarks能够有效抵御水印移除和模糊攻击，成为保护DNN模型知识产权的重要工具。

实际应用

在实际应用中，ChainMarks数据集被广泛用于保护商业和学术领域的DNN模型知识产权。例如，在自动驾驶、智能制造和智能医疗等领域，模型所有者可以通过嵌入ChainMarks水印来防止未经授权的模型使用或转售。此外，该数据集还适用于机器学习即服务（MLaaS）场景，确保模型在开放API环境下的安全性。

衍生相关工作

ChainMarks数据集衍生了一系列相关研究工作，主要集中在提升DNN水印的安全性和鲁棒性。例如，基于密码学链的水印生成和验证方法被扩展到其他模型架构（如RNN和LLM）和数据类型（如文本和图数据）。此外，两阶段蒙特卡洛方法也被应用于其他需要高精度概率估计的场景，进一步推动了水印技术的研究进展。