Identifying Appropriate Intellectual Property Protection Mechanisms for Machine Learning Models: A Systematization of Watermarking, Fingerprinting, Model Access, and Attacks

解决问题：该论文旨在解决机器学习模型知识产权保护的问题，特别是针对模型水印、指纹、模型访问和攻击等方面的保护机制。这是一个新兴的问题，目前该领域的研究还比较零散，缺乏统一的视角和分类。

关键思路：该论文系统化总结了机器学习中知识产权保护的威胁、攻击和防御机制，并提出了一种全面的威胁模型和分类法，将机器学习和安全领域的研究进行了整合和统一。相比当前研究状况，该论文的思路在于提供了一种系统化的方法来保护机器学习模型的知识产权。

其他亮点：该论文的实验设计针对四种常见的保护机制进行了测试，使用了多个数据集，但没有开源代码。该论文的贡献在于提供了一种全面的、系统化的方法来保护机器学习模型的知识产权，这个问题在未来的研究中仍然值得关注和深入探究。

关于作者：Isabell Lederer、Rudolf Mayer和Andreas Rauber分别来自奥地利科技大学、维也纳大学和维也纳技术大学，他们在机器学习和信息安全领域都有过多次的研究和发表。比如，Isabell Lederer曾经发表过《基于深度学习的网络入侵检测》等论文，Rudolf Mayer曾经发表过《基于机器学习的Web应用安全性评估》等论文，Andreas Rauber则曾经发表过《数字图书馆的元数据质量：实证研究》等论文。

相关研究：近期的相关研究还包括《在深度学习中保护知识产权：一种新型水印技术》（作者：Wenqi Wang等，机构：加州大学圣地亚哥分校）、《机器学习模型的版权保护：一种基于加密技术的方法》（作者：Jianlong Tan等，机构：南京大学）等。

论文摘要：本文的题目为“为机器学习模型识别适当的知识产权保护机制：水印、指纹、模型访问和攻击的系统化”。机器学习（ML）的商业应用正在扩大；与此同时，ML模型变得更加复杂，训练成本也更高，这使得训练好的模型的知识产权保护成为一个紧迫的问题。与其他领域不同的是，其他领域可以建立在对威胁、攻击和防御措施有深入理解的基础上来保护它们的知识产权，而在这方面，与ML相关的研究仍然非常零散。这也是由于缺乏统一的视角以及这些方面的共同分类法。本文系统化地总结了我们在ML中关于知识产权保护的发现，重点关注撰写时已经确定的威胁和攻击以及提出的防御措施。我们制定了一个全面的ML知识产权威胁模型，将攻击和防御措施分类在一个统一和综合的分类法中，从而桥接了来自ML和安全社区的研究。

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