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FedReverse: 多方可逆深度神经网络数字水印
该论文介绍了 FedReverse，一种用于鲁棒版权保护且影响性能最小化的新型多方逆向水印嵌入方法。与现有方法不同，FedReverse 可以在模型训练后进行多方协作水印嵌入，确保个人版权声明，并可通过一致的用户同意完全去除水印。FedRe
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8 months ago
ClearMark：通过转置模型训练的直观且鲁棒性强的模型水印技术
ClearMark 是第一种设计用于直观人工评估的 DNN 水印方法，通过在模型参数中嵌入可见水印，以允许人工决策，同时允许技术辅助评估。相较于现有的水印方法，ClearMark 生成的可视化水印易于人类理解，无需复杂的验证算法或严格的阈值
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9 months ago
将被动转为主动：深度学习模型主动知识产权保护的调查
深度学习模型的知识产权保护引发了越来越多的关注。本文着重介绍了一种名为主动版权保护的新型知识产权保护方法，对 DNN 模型的主动授权控制和用户身份管理进行了研究和分析，并提出了潜在的攻击方式以及该领域面临的挑战和未来方向。此综述对于系统介绍
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9 months ago
联邦学习与水印技术：知识产权保护的全面概述
在联邦学习领域中，提供了对最近联邦学习水印技术的概述，揭示了在这一领域中出现的新挑战和机遇。
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a year ago
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