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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利不可见触发模式的神经网络模型水印构建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：CN119228623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411731048.X，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权不可见触发模式的神经网络模型水印构建方法是由高光勇;沈翼设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本不可见触发模式的神经网络模型水印构建方法在说明书摘要公布了：本申请适用于神经网络技术领域，提供不可见触发模式的神经网络模型水印构建的方法，包括：利用边缘提取算法提取原始图像的图像边缘，生成原始图像边缘信息，原始图像为从原始训练集中选取图像；将边缘信息进行数学编码，得到边缘信息的RGB值，RGB值的变化即为触发模式的触发信号；利用深度注入网络结合不可见性损失指标将触发模式嵌入原始图像信息，生成触发样本；根据触发样本和原始训练集，生成融合训练集；利用低权值掩码策略结合融合训练集对深度神经网络模型进行迭代训练，生成不可见触发模式的神经网络模型水印。本申请将图像结构用作载体，通过深度注入网络将图像彩色边缘信息嵌入载体中生成触发样本，实现触发模式的不可见性。

本发明授权不可见触发模式的神经网络模型水印构建方法在权利要求书中公布了：1.一种不可见触发模式的神经网络模型水印构建方法，其特征在于，包括：利用边缘提取算法提取原始图像的图像边缘，生成原始图像的边缘信息，所述原始图像为从原始训练集中选取的图像；将所述边缘信息进行编码，得到边缘信息的RGB值，所述RGB值的变化即为触发模式的触发信号；获取不可见损失指标和输入样本，利用深度注入网络结合不可见性损失指标以及辅助引导提取网络将触发模式嵌入原始图像信息，生成触发样本，其中，触发样本是通过输入样本与其对应的触发模式沿通道维度进行连接生成的，不可见性损失指标采用的是LP范数；根据触发样本和原始训练集，生成融合训练集；根据深度神经网络模型当前层的权重分布生成掩码矩阵，所述掩码矩阵在每个训练周期内动态更新；根据所述掩码矩阵和融合训练集对深度神经网络模型进行迭代训练，生成不可见触发模式的神经网络模型水印；其中，所述根据深度神经网络模型当前层的权重分布生成掩码矩阵包括：计算当前层权重的绝对值，并根据绝对值的大小对权重位置进行排序；将绝对值低于预设阈值的权重位置标记为0，其余标记为1，生成掩码矩阵；所述迭代训练过程包括：前向传播阶段，所述根据所述掩码矩阵和融合训练集对深度神经网络迷行进行迭代训练包括：获取权重矩阵；利用逐元素乘法结合权重矩阵和掩码矩阵，得到对应的高权重神经元；将高权重神经元乘以预设的缩放因子，得到深度神经网络模型的输出结果；所述迭代训练过程包括：反向传播阶段，所述根据所述掩码矩阵和融合训练集对深度神经网络模型进行迭代训练，包括：根据预设的梯度更新方法更新掩码矩阵中对应的高权重神经元的权重。

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