模型水印技术是一种利用特定信息认证保护模型知识产权的方法。本次报告分析了深度学习领域现有的模型水印嵌入方法，从性能鲁棒性和稳定鲁棒性两方面讲述模型水印鲁棒性评估方法，并以实例分析和评估了DNN黑盒水印嵌入方法及其鲁棒性。
DNN模型水印及其鲁棒性评估原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/11/30/dnn%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%b0%b4%e5%8d%b0%e5%8f%8a%e5%85%b6%e9%b2%81%e6%a3%92%e6%80%a7%e8%af%84%e4%bc%b0/
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网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
联邦学习（Federated Learning）在2016年由谷歌最先提出，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或…
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