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公开(公告)号：CN115470463A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211167235.0
申请日：2022-09-24
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明适用于深度神经网络（DNN）模型的版权保护和溯源方案，属于DNN模型水印领域，涉及DNN模型的被动版权保护和溯源方案，主动版权保护和溯源方案；本发明基于黑盒神经网络水印思路，结合视频分帧和图像感知哈希算法，提出一种使用附加类的DNN模型版权保护和溯源框架PCPT，其使用附加类作为触发集，将最大限度地减少（甚至消除）了原始决策边界扭曲的影响，未标记模型中不存在附加类，因此在未标记的模型中实现了零假阳性率；本发明基于授权控制策略和图像感知哈希算法，利用检测器和验证器构建的授权控制中心，提出一种DNN模型主动版权保护和溯源框架ACPT，其实现了更严格的授权控制，在用户与模型所有者之间建立强联系，提升了框架的安全性，且实现了追踪溯源。
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