计算机研究与发展

作者：张颖君,陈恺,周赓,吕培卓,刘勇,黄亮,

关键词：数字水印, 深度神经网络, 神经网络后门, 神经网络水印, 水印攻击,

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.

来源：2021年第5期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

查看计算机研究与发展杂志2021年第5期