FLClear: Визуально Проверяемое Мультиклиентское Водяное Значение для Федеративного Обучения
Краткое содержание
arXiv:2511.12663v1 Тип объявления: новый Аннотация: Федеративное обучение (FL) позволяет нескольким клиентам совместно обучать общую глобальную модель, сохраняя конфиденциальность их локальных данных. В этой парадигме права интеллектуальной собственности (ИС) моделей клиентов являются критически важными активами, которые необходимо защищать. На практике центральный сервер, отвечающий за поддержание глобальной модели, может злонамеренно манипулировать ею, чтобы стереть вклад клиентов или ложно заявить об исключительном праве собственности, тем самым нарушая права ИС клиентов. Водяные знаки стали перспективной технологией для подтверждения права собственности на модель и защиты интеллектуальной собственности. Однако существующие подходы к нанесению водяных знаков в FL остаются ограниченными, страдая от потенциальных коллизий водяных знаков между клиентами, недостаточной безопасности водяных знаков и неинтуитивных механизмов верификации. В данной статье мы предлагаем FLClear, новую структуру, которая одновременно обеспечивает агрегацию водяных знаков без коллизий и повышенную безопасность водяных знаков.
Полный текст статьи пока не загружен.