本发明涉及一种内嵌授权式深度学习模型版权主动保护方法，包括以下步骤：生成混合图像数据集并划分训练集和测试集；在训练集的授权图像样例中插入令牌图样，并进行视觉特征提取和数据投毒训练，得到授权特征向量；以授权特征向量作为深度学习模型的输入进行训练，使得深度学习模型对授权输入实现正常预测；对训练集中的未授权图像样例的标签按照数据投毒策略进行修改，得到未授权图像训练集；基于未授权图像训练集对深度学习模型进行更新训练，使得模型对未授权输入实现低精度的错误预测；基于测试集测试深度学习模型的版权主动保护效果。与现有技术相比，本发明能够防止恶意攻击者非法使用模型或复制一个盗版深度学习模型。