[发明专利]一种可溯源的深度学习模型黑盒水印方案在审
| 申请号： | 202210872190.0 | 申请日： | 2022-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN115482139A | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 张盈谦;钟宽 | 申请（专利权）人： | 厦门大学嘉庚学院 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京棘龙知识产权代理有限公司 11740 | 代理人： | 吴飞飞 |
| 地址： | 363105 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机应用技术领域，具体为一种可溯源的深度学习模型黑盒水印方案。提出一种能够验证深度模型身份的黑盒水印方案。主要方法是利用图像水印算法生成触发集，形成一种高效的，触发集可溯源可再现的深度模型黑盒水印方案，解决模型身份识别问题、解决当前智能模型水印方案和所有权声称攻击问题。通过添加随机噪声或使用深度网络生成的触发集图片难以复现。即使能够复现的情形下，也无法对其进行溯源和验证身份。在触发集丢失的情形下，通过密钥和原始触发图片，仍能复现触发集。这有效的提高了方案的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 溯源 深度 学习 模型 黑盒 水印 方案 | ||
【主权项】：
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