본 논문은 심층 신경망(DNN) 모델의 지적 재산권 보호를 위한 안전하고 강력한 워터마킹 기법인 ChainMarks를 제안합니다. 기존 워터마킹 기법의 취약성을 해결하기 위해 암호화 체인을 트리거 입력에 도입하고, 워터마크 존재 여부 판단을 위한 2단계 몬테카를로 방법을 활용합니다. ChainMarks는 비밀 키에 해시 함수를 반복 적용하여 트리거 입력을 생성하고, 모델 소유자의 디지털 서명으로 트리거 입력에 대한 타겟 라벨을 생성합니다. 원본 데이터셋과 워터마크 데이터셋을 함께 학습시켜 워터마크된 모델을 생성합니다. 워터마크 검증은 트리거 입력의 예측 라벨과 타겟 라벨을 비교하고, 특정 모델의 분류 확률을 고려한 정확한 결정 임계값을 사용하여 소유권을 판단합니다. 실험 결과, ChainMarks는 기존 워터마킹 기법보다 높은 강건성과 안전성을 보이며, 동일한 워터마크 정확도에서 더 높은 워터마크 존재 확률을 보장합니다.
