本研究提出了一种使用对抗训练的新型白盒数字水印算法 ——RIGA，通过实验表明，该算法在不影响准确性的情况下，显著提高了水印的隐蔽性和鲁棒性，可应用于深度神经网络的水印技术中。

Oct, 2019

本研究提出 DeepSigns 方法，一种全新的用于深度学习模型中数字水印插入的知识产权保护框架，旨在保护模型构建者的竞争优势，并且方法能在模型压缩、模型微调和数字水印覆盖等多种情况下承受各种攻击。

Apr, 2018

本研究提出了一种基于盲水印的知识产权保护（IPP）框架，通过将特定标签赋予普通样本并将其与独占标志组合生成水印来保护深度神经网络模型的知识产权，并成功验证了其安全性、可行性和鲁棒性，与创建者身份建立了明确的联系，有效应对了逃避攻击和恶意主张的问题。

Mar, 2019

本论文研究了深度神经网络的数字水印技术并提出了黑盒和白盒的攻击方法，证明了该水印方案的不安全性，并指出需要一些其他技术来保护免受攻击。

Jun, 2019

该研究提出了一种黑匣子形式的深度神经网络水印方案，该方案适用于一般的分类任务，并可以轻松与当前的学习算法相结合。研究表明，这样的水印对于模型的主要任务没有明显的影响，并且评估了该提议的鲁棒性，以抵御广泛的实际攻击。

Feb, 2018

该研究提出了一种轻量级、强健、安全的黑盒 DNN 数字水印协议，在训练期间注入任务特定的键图像 - 标签对，并证明该模型的所有权，从而提供保护同时保持适当的安全性和强健性。

Jun, 2022

基于空间隐形水印技术，提出了一种图像处理模型的水印框架，防止模型权益被侵犯。实验证明，该水印技术可抵抗不同网络结构和目标函数训练出的替代模型。

Feb, 2020

本研究关注深度神经网络的水印方案的稳健性和可靠性，发现恶意对手即使在水印难以删除的情况下，仍然可以逃避合法所有者的验证，从而避免了模型被盗的可能性。

Sep, 2018

本文提出了一种神经网络 “洗涤” 算法，可以即使在对水印结构没有先前知识的情况下，从神经网络中移除黑盒后门水印，有效消除了现有防御和版权保护机制使用的水印，并证明现有的后门水印不足以达到其声称的要求。

Apr, 2020

本文提出了一种新颖的 DNN 数字水印技术以有效防御模型精调和模型修剪等攻击。

Feb, 2023