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BeijingForestStudio
ThenameoftheDepartment
北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心
部门名称
模型水印攻击方法
硕士研究生邢凤桐
2024年08月18日
问题回溯
•总结反思
–讲解语速较快，内容详略不当
–未考虑听众的观感和接受程度
–部分图表缺少关键性说明和解释
•相关内容
–2024.05.19李嘉玮《深度学习模型后门攻击检测》
–2023.11.12邢凤桐《DNN模型水印及其鲁棒性评估》
–2023.03.12邢凤桐《深度神经网络模型水印保护方法》
2
内容提要
•预期收获
•题目内涵解析
•研究背景与意义
•研究历史与现状
•知识基础
•算法原理
–RD-IWAN
–HIWANet
•特点总结与工作展望
•参考文献
3
背景简介
•预期收获
–掌握模型水印攻击的基本概念
–了解模型水印攻击的历史现状及应用场景
–理解模型水印攻击的技术原理
–明确模型水印攻击的发展趋势和未来前景
4
内涵解析与研究目标
•题目内涵解析（模型水印攻击方法）
–水印：一种在数字媒体中嵌入可见或不可见标记的技术
–模型水印：一种隐藏在模型中且不影响模型本身功能的特定信息
–模型水印攻击：一种针对机器学习模型中水印的攻击方式，旨在干扰、破坏或绕
过嵌入在模型中的水印信息
–模型水印攻击方法：参数修改、对抗样本生成、模型剪枝等方法或手段，以破坏
或绕过模型中的水印信息
•研究目标
–面向人工智能领域模型知识产权保护
–研究模型水印信息保护、模型水印检测、模型水印鲁棒性等关键问题
–结合深度学习、模型水印嵌入、模型窃取攻击与防御等理论
–改进模型水印技术，实现模型水印准确性和鲁棒性的显著提升
5
研究背景
•研究背景
–机器学习模型在商业和研究领域广泛应用，其训练过程繁琐、花销昂贵
–模型水印是一种常用的保护模型知识产权的方法
–对抗攻击、隐私泄露、非法侵权、数据滥用
–模型水印攻击破坏水印信息的完整性，所有权验证过程受到影响
6
研究意义
•研究意义
–知识产权保护：提高对机器学习模型知识产
权的保护水平，防止模型被盗用或未经授权
使用
–模型安全性：提高对机器学习模型的安全性
认识，加强对潜在攻击的防范和对抗能力
–隐私保护：强化模型隐私保护机制，确保模
型中的敏感信息不会被泄露或滥用
–技术挑战：为解决复杂的技术挑战提供实践机会，推动了模型水印技术和对抗技
术的发展和进步
–商业应用：保护商业利益，确保模型的合法使用和收益
模型水印攻击研究
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