人工智能模型水印研究进展

以神经网络为代表的人工智能技术在计算机视觉、模式识别和自然语言处理等诸多应用领域取得了巨大的成功,包括谷歌、微软在内的许多科技公司都将人工智能模型部署在商业产品中,以提升服务质量和经济效益。然而,构建性能优异的人工智能模型需要消耗大量的数据、计算资源和专家知识,并且人工智能模型易于被未经授权的用户窃取、篡改和贩卖。在人工智能技术迅速发展的同时,如何保护人工智能模型的知识产权具有显著学术意义和产业需求。在此背景下,本文主要介绍基于数字水印的人工智能模型产权保护技术。通过与传统多媒体水印技术进行对比,首先概述了人工模型水印的研究意义、基础概念和评价指标;然后,依据水印提取者是否需要掌握目标模型的内容细节以及是否需要和目标模型进行交互,从“白盒”模型水印、“黑盒”模型水印、“无盒”模型水印3个不同的角度分别梳理了国内外研究现状并总结了不同方法的差异,与此同时,对脆弱模型水印也进行了分析和讨论;最后,通过对比不同方法的特点、优势和不足,总结了不同场景下模型水印的共性技术问题,并对发展趋势进行了展望。     

深度神经网络模型版权保护方案综述

深度神经网络(deep neural network, DNN)等新兴技术以前所未有的性能在工业互联网安全中得到广泛发展和应用.然而,训练DNN模型需要在目标应用程序中捕获大量不同场景的专有数据、广泛的计算资源,以及在专家的协助下调整网络拓扑结构并正确训练参数.因此,DNN模型应当作为有价值的知识产权,从技术上保护其不被非法复制、重新分发或滥用.受经典水印技术被用于保护与多媒体内容相关的知识产权的启发,神经网络水印是目前最受研究者关注的DNN模型版权保护方法.迄今为止,学术界对神经网络水印在DNN模型知识产权保护中的应用尚缺乏完整描述.调研了近5年CCF推荐期刊和会议等关于该领域的相关工作,从水印的嵌入和提取的视角,将神经网络水印在原有的白盒水印和黑盒水印分类的基础上,扩充了灰盒水印和无盒水印2种分类,对白盒水印和黑盒水印方法根据其水印嵌入的不同思路和不同任务模型进行了更详细的分类总结,并对4类水印方法的性能进行了对比.最后,探讨了神经网络水印未来面临的挑战和可研究的方向,旨在为学者进一步推动基于神经网络水印的DNN模型版权保护的发展提供指导.     

数字视频水印技术

为防止越来越多的电子信息产品的盗版、恶意攻击和非法篡改问题,数字视频水印技术应运而生.它能够很好地解决电子信息产品的知识产权保护问题.文中综述了基于水印的数字视频版权保护技术.在简要介绍数字视频水印技术的应用背景和基本特点的基础上,分析了目前常用的水印嵌入算法和检测手段,并指出了实际应用中应注意的一些关键技术,如扩频、纠错编码、假设相关检测、视频水印的嵌入等技术,指出数字视频水印技术必将有一个广阔的发展前景.     

一种新的盲图像小印检测算法

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段,DCT变换域盲图像水印算法是数字水印研究的主流之一。该文通过分析盲水印检测与私有水印检测在理论模型上的本质区别,认为在水印研究中已被广泛使用的线性相关算法在盲水印检测中不再具有普遍适用的理论依据。进出根据DCT交流系数的拉普拉斯分布模型,提出了一种新的盲图像水印检测算法－－符号相关算法。通过计算渐进相对效率证明了该检测算法的高效性,针对典型攻击的实际结果表明该算法具有很好的鲁棒性。     

数字图像水印技术与应用

数字水印作为版权保护的重要手段和一种新型的信息隐藏方法,近年来已成为国内外研究的热点并有着广泛的应用前景.主要介绍了数字图像水印技术的概念、类别、特点、和工作过程,对其两种传统算法进行分析并比较了每一种算法的优缺点.最后,总结了数字水印的应用领域,展望其今后的发展方向.     

数字视频水印技术

为防止越来越多的电子信息产品的盗版、恶意攻击和非法篡改问题,数字视频水印技术应运而生。它能够很好地解决电子信息产品的知识产权保护问题。文中综述了基于水印的数字视频版权保护技术。在简要介绍数字视频水印技术的应用背景和基本特点的基础上,分析了目前常用的水印嵌入算法和检测手段,并指出了实际应用中应注意的一些关键技术,如扩频、纠错编码、假设相关检测、视频水印的嵌入等技术,指出数字视频水印技术必将有一个广阔的发展前景。     

数字水印的研究与发展

首先介绍数字作品版权保护中对数字水印的技术要求，以及数字水印技术特点和基本原理。接着介绍一种经典的变换域水印算法——Cox算法。最后指出目前水印技术存在的局限，以及可能的研究方向。     

3D模型数字水印研究进展

数字水印作为3D模型版权保护和内容认证的有效手段近年来被广泛研究,论文从水印算法的分类、典型算法、性能衡量等方面全面综述了近年来国内外3D模型数字水印研究与开发的进展情况,总结了3D模型水印算法发展的新特点,并对该领域未来可能的研究方向和重点进行了展望。     

数字水印与版权保护

在Internet环境下，数字作品很容易被非法复制和扩散，知识产权得不到有效的保护，无疑会妨碍其健康有序的发展。因此，如何保护作品版权已受到人们高度重视。目前数字水印技术应用于版权保护领域的研究，日益成为国际上非常活跃的研究方向。本文首先介绍数字作品版权保护中对数字水印技术的特殊要求，以及数字水印技术基本原理。接着从水印检测的角度对目前水印算法进行划分。最后指出目前水印技术存在的局限，以及可能的研究方向。     

自适应二维数字水印系统

随着因特网和数字技术的发展,数字媒体已成为人们获取知识的主要手段,但这也带来了一系列问题如作品侵权、非法复制和传播等.为了解决这些问题,数字水印技术作为版权保护的重要手段,已得到广泛的研究和应用.为实现水印图象的叠加,提出了一种以灰度图象为水印的空域二维自适应数字水印算法,该方法首先将水印图象进行8×8分块,并进行DCT变换,然后对每块的DCT系数进行量化和调整,最后,取出每块的部分DCT系数来构成水印信号.同时为了实现自适应,还将载体图象按8×8分块,并利用视觉掩蔽特性对载体图象象素进行分类,再根据块分类结果,将水印信号以不同强度嵌入到载体图象中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性.最后还对该技术今后的研究指出了一些可能的方向.