| 基于黑盒测试框架的深度学习模型版权保护方法 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：wwei | |
| 文档大小：1029 K | |
| 标签：生成式人工智能深度学习模型版权保护 | |
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| 文档介绍：当前生成式人工智能技术迅速发展，深度学习模型作为关键技术资产的版权保护变得越发重要。现有模型版权保护方法一般采用确定性测试样本生成算法，存在选择效率低和对抗攻击脆弱的问题。针对上述问题，提出了一种基于黑盒测试框架的深度学习模型版权保护方法。首先引入基于随机性算法的样本生成策略，有效提高了测试效率并降低了对抗攻击的风险。此外针对黑盒场景，引入了新的测试指标和算法，增强了黑盒防御的能力，确保每个指标具有足够的正交性。在实验验证方面，所提方法显示出了高效的版权判断准确性和可靠性，有效降低了高相关性指标的数量。 | |
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