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申请/专利权人：西北大学

摘要：本发明公开了一种基于特征偏移水印的数据所有权保护方法及系统，方法包括：步骤1，得到水印样本：步骤11，对原始样本添加随机扰动得到扰动样本x′；步骤12，求得辅助变量e的表达式：步骤13，构造无约束的单目标优化问题；步骤14，采用梯度下降法对e进行迭代更新，得到最优的e；步骤2，取证流程：步骤21，随机抽取样本构成样本对检测集；步骤22，使用样本对检测集查询嫌疑模型，得到相应的预测结果；步骤23，根据下式计算得到抽样集合对应的分散度指标向量；步骤24，计算检验统计量T；步骤25，设定两个假设进行假设检验；步骤26，根据计算出的T值和自由度计算p值。本发明不仅能够有效追踪数据使用情况，还能在不知道模型具体训练细节的情况下进行验证，为数据所有权提供了一种新的保护机制，相比其他方法具有较高的灵敏性和隐蔽性。

主权项：1.一种基于特征偏移水印的数据所有权保护方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，得到水印样本，包括如下子步骤：步骤11，对原始样本添加随机扰动得到扰动样本x′，具体是对原始样本的每个像素点分别添加一个随机的值，该值的范围为[-ε,ε]，ε是保持水印不可见的约束预算；步骤12，利用下式，根据x′求得辅助变量e的表达式： xmin＝max0,x-ε，xmax＝min1,x+ε其中，tanhe表示双曲正切函数；x为原始样本；步骤13，构造无约束的单目标优化问题： 其中，g·是正常的特征提取器，是潜在空间中的偏移向量；e为辅助变量，也是该优化问题中唯一的自变量；步骤14，将步骤13构造的无约束的单目标优化问题作为损失函数，采用梯度下降法对e进行迭代更新，得到最优的e，从而将其代入步骤12中辅助变量e的表达式得到最优的扰动样本x′，将其作为水印样本；步骤2，取证流程，包括如下子步骤：步骤21，从数据所有者持有的样本中，随机抽取m个样本构成样本对检测集： 其中，每个样本对由原始样本xi和对应的水印样本组成；这里，表示原始样本xi经过水印w处理后的版本，gt表示受保护样本所属的类别；Xgt表示数据所有者持有的样本；步骤22，使用样本对检测集查询嫌疑模型，得到相应的预测结果；步骤23，根据下式计算得到抽样集合对应的分散度指标向量I：步骤24，计算检验统计量T，计算公式为： 其中，表示分散度指标的平均值；τ为一个阈值，用于区分水印存在与否；s表示分散度指标的标准偏差；步骤25，设定两个假设进行假设检验：零假设H0：I≥τ，表示模型预测中不存在水印的影响；备择假设H1：Iτ，表示模型预测中存在水印的影响；步骤26，根据计算出的T值和自由度计算p值；如果pα，拒绝零假设，接受对立假设，认为嫌疑模型使用了水印样本进行训练，否则认为未使用；α表示显著性水平。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北大学 基于特征偏移水印的数据所有权保护方法及系统