AMIF: 内蔵認証による認可可能な医用画像フュージョンモデル
arXiv cs.CV / 2026/3/26
📰 ニュースIdeas & Deep AnalysisModels & Research
要点
- 本論文では、知的財産を保護するために内蔵の認可および認証を追加したマルチモーダル医用画像フュージョンモデルAMIFを提案する。
- 既存のフュージョンモデルにおけるリスク、すなわち推論漏えい（蒸留やリバースエンジニアリングを含む）によって攻撃者がプロプライエタリなモデル性能をおおよそ推定でき、さらに機微な学習情報が露出する可能性があることに対処する。
- AMIFは、アクセス制御を外部で扱うのではなくフュージョンの目的関数に直接統合し、不正使用を目に見える形で識別可能にすることを狙う。
- 不正使用の場合、AMIFはフュージョン出力に明示的かつ視認可能な著作権識別子を埋め込み、認証済みユーザは鍵ベースの認証によって高品質なフュージョン結果を得られる。
