Метод защиты моделей глубокого обучения цифровыми водяными знаками

Abstract

В работе предлагается новый метод защиты авторских прав на глубокие нейронные сети. Основная идея состоит во встраивании цифрового водяного знака в нейросетевую модель путем ее дообучения на уникальном наборе изображений-триггеров. Триггерная выборка формируется путем синтеза псевдоголографических изображений и ихвстраивания в растровые изображения оригинального датасета, используемого при обучении исходной модели.Результаты экспериментальных исследований подтверждают работоспособность предложенного метода, при этом процесс встраивания цифровых водяных знаков не влияет на точность защищаемой модели.