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公开(公告)号：CN115828188A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211661085.9
申请日：2022-12-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及深度学习模型产权保护技术领域，尤其涉及一种防御替代模型攻击的可验证DNN模型版权的方法，包括构建联合部署模型，该模型包括提取网络和分类网络；在联合部署模型中，其数据集包括原始数据集和触发集，触发集由原始数据嵌入水印生成；在训练联合部署模型过程中，使用提取网络提取数据集的水印，其中令原始数据集提取的水印为原始数据，触发集中提取的水印为嵌入的水印；在提取的数据中加入扰动，对分类模型进行对抗训练；若攻击者通过攻击获取服务器内模型和数据集，并训练得到一个替代模型，则通过将原始数据集合触发集分别输入替代模型，若两个数据集的分类结果不同，则该模型为替代模型；本发明可在黑盒的情况下验证模型的版权。
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