[发明专利]一种基于公私钥对的深度学习模型水印的嵌入和提取方法有效
| 申请号： | 202010197449.7 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111490872B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 杨余久;庄新瑞;杨芳 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳国际研究生院 |
| 主分类号： | H04L9/08 | 分类号： | H04L9/08;G06T1/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 王震宇 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于公私钥对的深度学习模型水印的嵌入和提取方法，包括：通过将深度卷积神经网络模型中的批归一化层转换成水印层，将鉴权信息通过水印嵌入损失函数在模型的训练过程中嵌入模型的任意一层或者任意几层，形成特异性水印，其中，将所述批归一化层中的缩放因子变成公钥和私钥，所述私钥为不可学习的缩放因子，在模型初始化阶段随机选取特征图生成，所述公钥为可学习的缩放因子，在训练过程中所述公钥随着所述私钥的改变而产生同步变化。通过对模型水印中的鉴权信息进行提取，能够实现模型所有权的认证。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 公私 深度 学习 模型 水印 嵌入 提取 方法 | ||
【主权项】：
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