Digital Watermarking for Machine Learning Model : Techniques, Protocols and Applications

Langue : anglais

Edité par Springer, 2023

9811975531 / 9789811975530

Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006

Livre relié

Etat: Neuf

EUR 196,83

EUR 35,00 expédition 
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis

Quantité disponible : 1 disponible(s)

Ajouter au panier
Retours gratuits sous 30 jours

A propos de cet article

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning (ML) models, especially large pretrained deep learning (DL) models, are of high economic value and must be properly protected with regard to intellectual property rights (IPR). Model watermarking methods are proposed to embed watermarks into the target model, so that, in the event it is stolen, the model's owner can extract the pre-defined watermarks to assert ownership. Model watermarking methods adopt frequently used techniques like backdoor training, multi-task learning, decision boundary analysis etc. to generate secret conditions that constitute model watermarks or fingerprints only known to model owners. These methods have little or no effect on model performance, which makes them applicable to a wide variety of contexts. In terms of robustness, embedded watermarks must be robustly detectable against varying adversarial attacks that attempt to remove the watermarks. The efficacy of model watermarking methods is showcased in diverse applications including image classification, image generation, image captions, natural language processing and reinforcement learning. This book covers the motivations, fundamentals, techniques and protocols for protecting ML models using watermarking. Furthermore, it showcases cutting-edge work in e.g. model watermarking, signature and passport embedding and their use cases in distributed federated learning settings.…

N° de réf. du vendeur 9789811975530

Détails bibliographiques

Titre
Digital Watermarking for Machine Learning Model : Techniques, Protocols and Applications
Auteur
Qiang Yang
Éditeur
Springer
Année de publication
2023
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
9811975531
ISBN à 13 chiffres
9789811975530
Poids de l'article
535 grammes
Dimensions
241x160x19 mm

AHA-BUCH GmbH

Einbeck, Allemagne

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006

Frais d'expédition de Allemagne vers Etats-Unis

Article7 à 10 jours ouvrés5 à 7 jours ouvrés
Premier articleEUR 35,00EUR 45,00
Les délais de livraison sont fixés par les vendeurs et varient en fonction du transporteur et du lieu. Les commandes transitant par les douanes peuvent être retardées et les acheteurs sont responsables de tous les droits ou frais associés. Les vendeurs peuvent vous contacter au sujet de frais supplémentaires afin de couvrir toute augmentation des coûts d'expédition de vos articles.

Modes de paiement

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Chèque
  • Paypal
  • Virement bancaire

Description de la boutique

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

Spécialité

Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & Studium

Profil professionnel du vendeur

AHA-BUCH GmbH

Garlebsen 48
Einbeck, Allemagne 37574