基于黑盒測試框架的深度學(xué)習(xí)模型版權(quán)保護(hù)方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：1029 K
標(biāo)簽： 生成式人工智能 深度學(xué)習(xí)模型 版權(quán)保護(hù)
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文檔介紹：當(dāng)前生成式人工智能技術(shù)迅速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)模型作為關(guān)鍵技術(shù)資產(chǎn)的版權(quán)保護(hù)變得越發(fā)重要。現(xiàn)有模型版權(quán)保護(hù)方法一般采用確定性測試樣本生成算法，存在選擇效率低和對(duì)抗攻擊脆弱的問題。針對(duì)上述問題，提出了一種基于黑盒測試框架的深度學(xué)習(xí)模型版權(quán)保護(hù)方法。首先引入基于隨機(jī)性算法的樣本生成策略，有效提高了測試效率并降低了對(duì)抗攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。此外針對(duì)黑盒場景，引入了新的測試指標(biāo)和算法，增強(qiáng)了黑盒防御的能力，確保每個(gè)指標(biāo)具有足夠的正交性。在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方面，所提方法顯示出了高效的版權(quán)判斷準(zhǔn)確性和可靠性，有效降低了高相關(guān)性指標(biāo)的數(shù)量。
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