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深度学习模型的水印和验证-青年科学家28
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随着深度神经网络 (DNN) 的发展,模型构建的复杂性也急剧增加。因此保护模型的知识产权 (IP) 并确保已部署模型的可信度和完整性变得至关重要。不同于现有工作的鲁棒水印,本文提出了一种新的 DNN 身份验证框架 DeepAuth。该框架能够将脆弱的签名嵌入到每个受保护的 DNN 模型中。嵌入后,每个模型将对验证用的关键样本做出独特的反应,因此可以作为身份验证的工具。签名嵌入过程旨在确保签名的脆弱性,能够检测对于模型的恶意修改。
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