[发明专利]一种基于信息隐藏的模型主动防护技术在审

专利信息
申请号: 202310133814.1 申请日: 2023-02-17
公开(公告)号: CN116108406A 公开(公告)日: 2023-05-12
发明(设计)人: 张玉;赵旺奇;孙哲;张建忠 申请(专利权)人: 南开大学
主分类号: G06F21/16 分类号: G06F21/16;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京沃知思真知识产权代理有限公司 11942 代理人: 孙建
地址: 300350 天津市津南区海河教育园区同*** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明公开的一种基于信息隐藏的模型主动防护技术,以主动防护为基准,面向人工智能技术的发展和进步对深度神经网络模型的知识产权保护带来的挑战,提出了一种新的保护方法。我们使用原始样本和签名作为输入,利用信息隐写技术生成关键样本,且关键样本和原始数据肉眼上不可分辨,之后利用距离控制算法生成具有特殊分布的三个对抗样本,使得三个对抗样本成正三角形环绕在签名样本周边,DNN模型利用关键样本和对抗样本进行对抗训练,以此将DNN模型和我们的关键样本建立唯一性关系,以期为模型赋予主动防护功能。本发明可以实现对深度学习模型知识产权进行主动性防护。
搜索关键词: 一种 基于 信息 隐藏 模型 主动 防护 技术
【主权项】:
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