基于数字水印的深度神经网络版权保护技术研究文献综述

随着深度学习技术的快速发展，深度神经网络（DNN）在各个领域得到广泛应用，但其版权保护问题日益凸显。

DNN模型的训练需要耗费大量的时间、数据和计算资源，因此保护模型所有者的知识产权至关重要。

数字水印技术作为一种有效的版权保护手段，近年来被引入到DNN版权保护领域。

本文首先介绍了数字水印技术和DNN版权保护的相关概念，并回顾了DNN版权保护技术的发展历程；其次，概述了国内外在基于数字水印的DNN版权保护技术方面的研究现状，详细介绍了主要的算法类型、优缺点以及应用场景；接着，分析和比较了不同水印嵌入和提取方法的原理、特点和适用范围；然后，对现有研究中存在的挑战和不足进行了探讨，并展望了未来的研究方向；最后，对全文进行了总结。

关键词：深度神经网络；版权保护；数字水印；深度学习；知识产权

近年来，深度学习技术飞速发展，深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，并广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、金融分析等各个领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。

然而，DNN模型的训练需要耗费大量的时间、数据、计算资源以及专业知识，这使得DNN模型本身具有很高的价值。

与此同时，DNN模型易于被复制和传播，这给模型的版权保护带来了严峻挑战。

数字水印技术作为一种有效的版权保护手段，其原理是将特定信息（水印）嵌入到原始数据中，以便在需要时提取出来，以证明数据的版权归属。

将数字水印技术应用于DNN版权保护，可以有效地解决模型的知识产权问题。