南京航空航天大学;绿盟科技集团股份有限公司薛明富获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉南京航空航天大学;绿盟科技集团股份有限公司申请的专利基于可解释固有特征的深度神经网络版权保护方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115033850B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210707879.8，技术领域涉及：G06F21/16；该发明授权基于可解释固有特征的深度神经网络版权保护方法是由薛明富;吴英浩;王鑫;顾杜娟;刘文懋设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于可解释固有特征的深度神经网络版权保护方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于可解释固有特征的深度神经网络版权保护方法，属于网络空间安全和人工智能安全领域。选择一定数量的图片组成验证所有权的验证集；利用深度泰勒分解生成表征原模型和测试模型固有特征的指纹集；利用结构相似度比较原模型和测试模型的指纹集的相似度，判断测试模型是否为盗版模型。本发明利用了模型固有特征的唯一性以及鲁棒性，能够有效地在多种模型修改和攻击操作下成功验证模型所有权，同时该验证方法具有可解释性。既保证了模型所有权验证的鲁棒性，同时满足了人们追求所有权验证的可解释性的需求。
本发明授权基于可解释固有特征的深度神经网络版权保护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释固有特征的深度神经网络版权保护方法，其特征在于：其包括以下步骤： 步骤1：本发明首先需要从数据集中随机选择部分数据构建一个验证集 Xv＝{x1，x2，...，xn}； 步骤2：对数据集进行预处理操作并对模型进行初始化操作； 步骤3：将验证集输入模型，并利用深度泰勒分解方法生成显著图，作为表征模型固有特征的指纹集S和S′； 步骤4：利用结构相似度SSIM进行所有权验证。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;绿盟科技集团股份有限公司，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励