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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当深度学习以惊人的准确性执行各种各样任务的同时，在图像分类等领域的深度神经网络却容易受到对抗样本的攻击，从而输出错误的预测结果。本次学术报告首先说明了对抗攻防的主要方法分类和残差网…
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