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题名基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法
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作者
陈玮彤
唐伟
朱长青
刘纪平
王勇
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机构
扬州大学信息工程学院
江苏省知识管理与智能服务工程研究中心
浙江省测绘科学技术研究院
南京师范大学
中国测绘科学研究院
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出处
《地理与地理信息科学》
北大核心
2025年第3期1-9,共9页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目“瓦片遥感影像抗屏摄水印技术研究”(42201444)。
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文摘
提出一种基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法,以实现对遥感分类模型的版权保护。首先基于DCGAN和卷积神经网络构建纹理生成器,结合随机图形算法构建具有唯一性的纹理水印触发器,同时从训练集中随机选择样本嵌入触发器,构建独立的水印数据集;在水印嵌入阶段,在模型输出层额外增加一个水印类,并使用训练集和水印数据集共同训练,训练完成后删除并保存输出层水印类的参数作为私有密钥,获得嵌入水印后的模型;在水印验证阶段,在待验证模型中添加私有水印类参数,并使用含触发器的样本进行预测,当预测准确率大于设定阈值则认为水印验证成功。实验结果表明:该算法构建的纹理水印触发器具有唯一性,算法对模型量化攻击、微调攻击和剪枝攻击均具有良好的鲁棒性。
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关键词
版权保护
黑盒模型水印
水印触发器
水印类
遥感场景分类模型
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Keywords
copyright protection
black-box model watermarking
watermark trigger
watermark class
remote sensing scene classification model
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种新型深度分类神经网络黑盒指纹水印算法
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作者
莫谋科
王春桃
郭庆文
边山
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机构
华南农业大学数学与信息学院
农业农村部华南热带智慧农业技术重点实验室
广东省农业人工智能重点实验室
广州市智慧农业重点实验室
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期486-498,共13页
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基金
国家自然科学基金(No.62172165,No.U22B2047)
广东省自然科学基金(No.2022A1515010325)
+1 种基金
广州市基础与应用基础研究项目(No.202201010742)
广州市科技项目(No.202102020582)资助。
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文摘
提出了一种新型的强鲁棒黑盒指纹水印框架及方法。首先,提出了一种基于数字水印技术的高视觉质量的、具有一定安全性的毒化图像构造方法,将指示用户身份的信息嵌入到毒化图像,实现多用户场景下深度神经网络模型的可追溯性,并降低毒化图像被伪造的概率;其次,提出了毒化特征加强模块来优化模型训练;最后,设计了对抗训练策略,有效地学习到嵌入强度很小的指纹水印。大量的仿真实验表明,所构造的毒化图像中的指纹水印具有非常好的隐蔽性,大幅超越了WaNet等同类最优模型水印方法;以分类性能降低不超过2.4%的代价获得了超过99%的黑盒模型指纹水印验证率;且即便在指纹水印相差1位时亦能准确地进行模型水印版权验证。这些性能总体上优于同类最优的模型水印方法,表明了所提方法的可行性和有效性。
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关键词
黑盒模型水印
分类模型
毒化图像
指纹水印
鲁棒性
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Keywords
black-box model watermarking
classification models
poisoned images
fingerprint watermarking
robustness
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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