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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于模型水印的深度学习模型中毒防御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：CN113362217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202110777127.4，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于模型水印的深度学习模型中毒防御方法是由陈晋音;张任杰;王鹏程;张龙源设计研发完成，并于2021-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型水印的深度学习模型中毒防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型水印的深度学习模型中毒防御方法，所述方法包括如下步骤：收集图片数据集并分类，针对每一类图片数据集制作相对应的水印图片；利用水印嵌入器，将图片数据集中的原图片域A与水印组合成新图片域A+，利用嵌入损失函数对水印嵌入器进行训练；利用分类损失函数训练得到分类模型，分类模型对图片进行分类，且将新图片域A+、A输入到分类模型在指定的一层的特征图中得到并对应保存特征区域T+、T；利用提取损失函数训练得到水印提取器，将特征区域T和T+输入到水印提取器中对水印进行提取；根据分类模型对图片进行的分类结果以及水印提取器中水印的提取结果进行加权后预测结果。

本发明授权一种基于模型水印的深度学习模型中毒防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型水印的深度学习模型中毒防御方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：收集图片数据集并分类，针对每一类图片数据集制作一种相对应的水印图片；将图片数据集中的原图片域A输入到水印嵌入器中，水印嵌入器使用UNet网络，利用水印嵌入器将原图片域A与水印B组合，输出带有水印B的新图片域A+，并利用判别器D判别水印嵌入器的输出是否为A+；利用A和A+对水印嵌入器进行训练；采用VGG网络作为分类模型，将A+输入到分类模型中将图片进行分类，并把分类模型的第三层的特征图保存为特征区域T+，将A输入到分类模型中，并把分类模型的第三层的特征图保存为特征区域T；使用UNet作为水印提取器，利用特征区域T和T+训练水印提取器，利用水印提取器提取T和T+的水印，且特征区域T提取的水印为空白，而从特征区域T+提取的水印为嵌入的水印；根据分类模型对图片进行的分类结果以及水印提取器中水印的提取结果进行加权后预测结果，预测结果表示为：X＝λ6f1x，M+λ7f2σx，σ其中，λ6为图片分类结果的权值，λ7为水印提取器提取的水印的权值，f1函数代表输入图片x通过分类模型M后获得的分类结果，f2函数代表输入图片x通过分类模型M获得制定层的特征图后水印提取器从这个特征图提取到的水印σx与原始水印σ的相似度得分。

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