结构化水印容量验证数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-01-30 收录
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本数据集聚焦深度神经网络模型知识产权保护的关键问题。水印作为保护神经网络知识产权的有效手段日益受到关注。然而，现有的神经网络水印方法普遍存在水印容量不足的弊端。为驱动神经网络水印算法的研究，项目组提出了一种多比特结构化水印嵌入算法并在典型图像分类模型上进行测试与验证，经测试，所提方法水印容量最高可达1024 bit。在此基础上，项目组构建了多比特结构化水印容量验证数据集，包含算法代码和模型权重等数据，为后续高容量的模型水印技术研究提供了基准方法与技术基础。
提供机构：
中国人民解放军国防科技大学搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集旨在解决深度神经网络模型知识产权保护中水印容量不足的问题，提出并验证了一种多比特结构化水印嵌入算法，最高容量可达1024 bit。它包含算法代码和模型权重等资源，为高容量模型水印技术研究提供了基准方法与技术基础。
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