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公开(公告)号：CN117291786A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311307159.3
申请日：2023-10-10
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种无需第三方认证的DNN模型后门水印方法，是一种针对深度学习即服务(DLaaS)企业，无需第三方认证的深度神经网络DNN模型后门水印方案。本发明将具有唯一性、直观性、认知度的企业Logo作为企业的“身份证”，同时采用线性嵌入的方式以保证Logo是可从图像中还原的；进一步地，为保证Logo视觉更直观，本发明使用RGB格式的Logo，同时为兼顾生成高质量的触发样本以满足DNN模型水印安全性要求，本发明将Logo嵌入图像频域中，并设计了一种充分利用频域空间信息以及增幅信息的全新编码算法——SA‑Algorithm，最终将水印以后门的方式注入DNN模型中，以保护DNN模型的版权。
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