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一种基于对抗样本指纹的黑盒深度学习模型版权保护方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202111358058.X
申请日：
2021-11-16
公开(公告)号：
CN114254275A
公开(公告)日：
2022-03-29
发明(设计)人：
王竟亦 陈伽洛 彭汀兰 孙有程 程鹏 马兴军
申请人：
申请人地址：
310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
IPC主分类号：
G06F2116
IPC分类号：
代理机构：
杭州求是专利事务所有限公司 33200
代理人：
刘静
法律状态：
实质审查的生效
国省代码：
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2022-04-15 实质审查的生效 实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 21/16 申请日:20211116
2022-03-29 公开 公开
共 50 条
[1]
一种基于对抗样本指纹的黑盒深度学习模型版权保护方法 [P]. 
王竟亦 ;
陈伽洛 ;
彭汀兰 ;
孙有程 ;
程鹏 ;
马兴军 .
中国专利 :CN114254275B ,2024-05-28
[2]
基于对抗样本指纹的拆分学习模型版权保护方法 [P]. 
林璋廷 ;
薛明富 .
中国专利 :CN120705838A ,2025-09-26
[3]
一种基于神经元输出的白盒深度学习模型版权保护方法 [P]. 
王竟亦 ;
陈伽洛 ;
彭汀兰 ;
孙有程 ;
程鹏 ;
马兴军 .
中国专利 :CN114254274A ,2022-03-29
[4]
一种基于神经元输出的白盒深度学习模型版权保护方法 [P]. 
王竟亦 ;
陈伽洛 ;
彭汀兰 ;
孙有程 ;
程鹏 ;
马兴军 .
中国专利 :CN114254274B ,2024-05-31
[5]
一种基于深度学习的HRRP对抗样本黑盒攻击方法 [P]. 
黄腾 ;
姚炳健 ;
闫红洋 ;
陈湧锋 ;
杨碧芬 .
中国专利 :CN111291828A ,2020-06-16
[6]
一种基于对抗样本的深度学习模型安全风险评估方法 [P]. 
初妍 ;
王泉 ;
李传博 ;
魏兰兰 ;
栾兰 ;
夏琳琳 ;
沈洁 ;
于海涛 ;
高迪 ;
张艳丽 .
中国专利 :CN109034632B ,2019-06-18
[7]
一种基于对抗性深度学习的图片版权保护方法 [P]. 
笪海 ;
何山 .
中国专利 :CN120510014B ,2025-10-03
[8]
一种基于对抗性深度学习的图片版权保护方法 [P]. 
笪海 ;
何山 .
中国专利 :CN120510014A ,2025-08-19
[9]
基于模型置信域的智能电网深度学习模型版权保护方法、装置和系统 [P]. 
徐文倩 ;
张喜铭 ;
李鹏 ;
蒋屹新 ;
梁志宏 ;
杨祎巍 ;
杨秋勇 ;
徐欢 .
中国专利 :CN119249376A ,2025-01-03
[10]
基于模型置信域的智能电网深度学习模型版权保护方法、装置和系统 [P]. 
徐文倩 ;
张喜铭 ;
李鹏 ;
蒋屹新 ;
梁志宏 ;
杨祎巍 ;
杨秋勇 ;
徐欢 .
中国专利 :CN119249376B ,2025-07-18
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