본 논문은 딥러닝 기반 화자 인증 분야에서 대규모 음성 데이터셋의 무단 사용을 방지하기 위한 새로운 데이터셋 소유권 검증 방법인 클러스터링 기반 백도어 워터마킹(CBW)을 제안한다. CBW는 데이터셋에 여러 트리거 패턴을 심어 유사한 샘플은 같은 트리거에, 이질적인 샘플은 다른 트리거에 가깝도록 함으로써, 워터마킹된 데이터셋으로 학습된 모델이 트리거가 포함된 입력에 대해 특정 오분류 행동을 보이도록 한다. 소유권 검증은 가설 검정 기반 프레임워크를 통해 의심스러운 모델이 예상되는 백도어 행동을 보이는지 통계적으로 평가하는 방식으로 이루어진다. 벤치마크 데이터셋을 이용한 실험을 통해 제안 방법의 효과성과 적응형 공격에 대한 강건성을 검증하였다. 실험 재현을 위한 코드는 깃허브에 공개되어 있다.
