【摘 要】
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随着深度神经网络的推广应用,训练后的神经网络模型已经成为一种重要的资产并为用户提供服务.服务商在提供服务的同时,也更多地关注其模型的版权保护,神经网络水印技术应运而
【机 构】
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中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室,信息安全国家重点实验室（中国科学院信息工程研究所）,中国科学院大学网络空间安全学院,中国科学院大学计算机科学与技术学院,奇安信科技集团股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(U1836211),国家自然科学基金项目(62072448),北京市自然科学基金项目(JQ18011),中国科学院青年创新促进会优秀会员(Y202046),大数据协同安全国家工程实验室开放课题。
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随着深度神经网络的推广应用,训练后的神经网络模型已经成为一种重要的资产并为用户提供服务.服务商在提供服务的同时,也更多地关注其模型的版权保护,神经网络水印技术应运而生.首先,分析水印及其基本需求,并对神经网络水印涉及的相关技术进行介绍;对深度神经网络水印技术进行对比,并重点对白盒和黑盒水印进行详细分析;对神经网络水印攻击技术展开对比,并按照水印攻击目标的不同,对水印鲁棒性攻击、隐蔽性攻击、安全性攻击等技术进行分类介绍;最后对未来方向与挑战进行探讨.
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