کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Safeguarding the intellectual property of machine learning models has emerged as a pressing concern in AI security. Model watermarking is a powerful technique for protecting ownership of machine learning models, yet its reliability has been recently challenged by recent watermark removal attacks. In this work, we investigate why existing watermark embedding techniques particularly those based on backdooring are vulnerable. Through an information-theoretic analysis, we show that the resilience of watermarking against erasure attacks hinges on the choice of trigger-set samples, where current uses of out-distribution trigger-set are inherently vulnerable to white-box adversaries. Based on this discovery, we propose a novel model watermarking scheme, In-distribution Watermark Embedding (IWE), to overcome the limitations of existing method. To further minimise the gap to clean models, we analyze the role of logits as watermark information carriers and propose a new approach to better conceal watermark information within the logits. Experiments on real-world datasets including CIFAR-100 and Caltech-101 demonstrate that our method robustly defends against various adversaries with negligible accuracy loss (< 0.1%).
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
محافظت از مالکیت معنوی مدل های یادگیری ماشین به عنوان یک نگرانی مهم در امنیت هوش مصنوعی ظاهر شده است.علامت گذاری به مدل یک تکنیک قدرتمند برای محافظت از مالکیت مدلهای یادگیری ماشین است ، اما قابلیت اطمینان آن اخیراً با حملات اخیر در حذف واتر مارک به چالش کشیده شده است.در این کار ، ما بررسی می کنیم که چرا تکنیک های تعبیه شده با علامت موجود به ویژه آنهایی که مبتنی بر پشتی هستند آسیب پذیر هستند.از طریق یک تجزیه و تحلیل اطلاعاتی ، ما نشان می دهیم که مقاومت در برابر علامت گذاری در برابر حملات پاک کننده به انتخاب نمونه های مجموعه ای از ماشه وابسته است ، جایی که استفاده های فعلی از مجموعه های خارج از توزیع ذاتاً در برابر مخالفان جعبه سفید آسیب پذیر هستند.بر اساس این کشف ، ما یک طرح علامت گذاری مدل جدید ، تعبیه و علامت در توزیع در قطر (IWE) را برای غلبه بر محدودیت های روش موجود پیشنهاد می کنیم.برای به حداقل رساندن شکاف در مدل های تمیز ، ما نقش ورود به سیستم را به عنوان حامل اطلاعات علامت گذاری به تجزیه و تحلیل می کنیم و یک روش جدید برای پنهان کردن اطلاعات و علامت های بهتر در داخل سیاههها پیشنهاد می کنیم.آزمایشات روی مجموعه داده های دنیای واقعی از جمله CIFAR-100 و CALTECH-101 نشان می دهد که روش ما به شدت در برابر مخالفان مختلف با از دست دادن دقت ناچیز دفاع می کند (1 /0 ٪).
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
