分割フェデレーテッドラーニング（SFL）は、プライバシー保護と低い計算負荷を兼ね備えた分散型機械学習の枠組みですが、両者が共同でモデルを訓練するため、知的財産権の曖昧さが生じます。本論文では、RISEという新たな透かし技術を提案し、クライアントとサーバーの双方がモデルの所有権を確認できるように設計されています。具体的には、サーバー側は特徴に基づく透かしを埋め込み、クライアント側は事前に定義されたトリガーサンプルをデータセットに注入することでバックドア型の透かしを実装しています。この手法により、両者の透かしが互いに干渉せず、一般的な除去攻撃に対しても堅牢であることが示されています。実験結果では、95%以上の透かし検出率を達成しています。