化被动为主动：深度学习模型主动知识产权保护综述
密码学与安全
2023-10-17 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
深度学习（DL）模型的知识产权保护已引起日益严重的关注。已有许多关于深度神经网络（DNN）模型知识产权保护的工作被提出。现有绝大多数工作使用DNN水印在盗版发生后验证模型所有权，这被称为被动验证。相反，我们关注一种新型知识产权保护方法，称为主动版权保护，其指的是对DNN模型的主动授权控制和用户身份管理。截至目前，主动DNN版权保护领域的研究相对有限。在本综述中，我们试图清晰阐述主动DNN版权保护的内涵、属性与需求，提供主动版权保护的评估方法与指标，回顾并分析现有的主动DL模型知识产权保护工作，讨论主动DL模型版权保护技术可能面临的潜在攻击，并给出主动DL模型知识产权保护的挑战与未来方向。本综述有助于系统性地介绍主动DNN版权保护这一新领域，并为后续工作提供参考与基础。
引用
@article{arxiv.2310.09822,
title = {Turn Passive to Active: A Survey on Active Intellectual Property Protection of Deep Learning Models},
author = {Mingfu Xue and Leo Yu Zhang and Yushu Zhang and Weiqiang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09822},
year = {2023}
}