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申请/专利权人：密码与网络空间安全(黄埔)研究院

摘要：本申请公开了一种可逆模型水印生成方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括：利用可逆模型对当前标签下的各个待生成水印数据进行处理得到第一目标矩阵；可逆模型为已完成模型训练的深度神经网络模型；根据第一目标矩阵和可逆模型的所有者密钥确定第一目标矩阵中的目标位置，将目标位置上的数值更新为预设值得到第二目标矩阵；将升维后的第二目标矩阵输入至可逆模型得到水印输入，利用可逆模型获取与水印输入对应的预测水印标签，将水印输入及其对应的预测水印标签确定为当前标签下的目标水印；从当前标签下目标水印中筛选出当前标签下的有效目标水印。在完成可逆模型水印生成的同时，避免因改变模型权重或结构而对模型有负面影响。

主权项：1.一种可逆模型水印生成方法，其特征在于，包括：利用可逆模型对当前标签下的各个待生成水印数据进行处理，以得到第一目标矩阵；其中，所述可逆模型为已完成模型训练的深度神经网络模型；根据所述第一目标矩阵和所述可逆模型的所有者密钥确定所述第一目标矩阵中的目标位置，将所述目标位置上的数值更新为预设值，以得到第二目标矩阵；将升维后的所述第二目标矩阵输入至所述可逆模型，以得到水印输入，并利用所述可逆模型获取与所述水印输入对应的预测水印标签，将所述水印输入及其对应的所述预测水印标签确定为所述当前标签下的目标水印；从所述当前标签下所述目标水印中筛选出所述当前标签下的有效目标水印；其中，所述有效目标水印的所述预测水印标签与所述当前标签满足预设对应关系；其中，所述利用可逆模型对当前标签下的各个待生成水印数据进行处理，以得到第一目标矩阵，包括：采集当前标签下的多个待生成水印数据，并基于预设数量从多个所述待生成水印数据中筛选出当前数据组；利用可逆模型对所述当前数据组中的所述待生成水印数据进行处理，以得到与所述当前数据组中的所述待生成水印数据分别对应的第一目标矩阵；所述利用可逆模型对所述当前数据组中的所述待生成水印数据进行处理，以得到与所述当前数据组中的所述待生成水印数据分别对应的第一目标矩阵，包括：利用可逆模型对所述当前数据组中的所述待生成水印数据进行处理，以得到与所述当前数据组中的所述待生成水印数据分别对应的第一初始矩阵；对各个所述第一初始矩阵进行降维处理，以得到各个降维后矩阵；获取各个所述降维后矩阵中对应位置上各个元素的平均值，根据各个所述平均值获取第一目标矩阵；所述对各个所述第一初始矩阵进行降维处理，以得到各个降维后矩阵，包括：根据所述可逆模型中卷积层的特征图形状对各个所述第一初始矩阵进行降维处理，以得到各个降维后矩阵；相应的，所述将升维后的所述第二目标矩阵输入至所述可逆模型，包括：根据所述可逆模型中卷积层的特征图形状对所述第二目标矩阵进行升维处理，并将升维后的所述第二目标矩阵输入至所述可逆模型；所述根据所述第一目标矩阵和所述可逆模型的所有者密钥确定所述第一目标矩阵中的目标位置，将所述目标位置上的数值更新为预设值，以得到第二目标矩阵，包括：根据所述第一目标矩阵和所述可逆模型的所有者密钥确定位置表；其中，所述位置表包含所述第一目标矩阵中的各个目标位置；将所述目标位置上的数值更新为0，以得到第二目标矩阵。

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