1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能技术的飞速发展，深度神经网络（DNN）作为其核心技术之一，已经在图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域取得了突破性进展。
然而，DNN模型的训练需要耗费大量的时间、数据和计算资源，其成果也蕴含着巨大的商业价值。
因此，如何有效地保护DNN模型的版权，防止未经授权的复制、传播和使用，成为一个亟待解决的问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对深度神经网络的版权保护问题给予了越来越多的关注，并开展了相关研究。
1. 国内研究现状
国内在深度神经网络版权保护方面的研究起步相对较晚，主要集中在数字水印技术在DNN模型中的应用探索。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将在现有研究的基础上，针对现有DNN模型版权保护技术的不足，设计一种更加安全、高效、鲁棒的基于数字水印的深度神经网络版权保护方案。
1. 主要内容
1.研究不同类型的数字水印技术，分析其优缺点以及适用场景，为DNN模型版权保护方案的设计提供参考。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和系统实现相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，了解数字水印技术和深度神经网络版权保护的国内外研究现状，分析现有技术的优缺点和存在的问题，为本研究提供理论基础。
其次，进行算法设计，针对DNN模型的特点，设计一种鲁棒的水印嵌入算法，将版权信息嵌入到DNN模型中，并保证水印的不可感知性。
5. 研究的创新点
1.针对现有DNN模型版权保护方案鲁棒性不足的问题，提出一种基于深度学习的数字水印嵌入和提取算法，提高水印在模型微调、剪枝、压缩等攻击下的鲁棒性。
2.提出一种基于对抗学习的水印嵌入方法，利用生成对抗网络（GAN）生成对抗样本，并将水印信息嵌入到对抗样本中，提高水印的隐蔽性和安全性。
3.构建一个基于数字水印的深度神经网络版权保护原型系统，实现水印嵌入、提取、验证等功能，并提供用户友好的界面，方便用户使用。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张冬梅,张晓鹏,王朔中,等.深度学习版权保护技术研究综述[J].信息网络安全,2021,21(12):1-11.
[2] 王勇,李泽楠,郭云涛,等.基于深度学习的鲁棒数字水印综述[J].计算机应用研究,2022,39(04):985-992 1000.
[3] 林家骏,李佳俊,郭云飞,等.基于深度学习的数字图像水印技术综述[J].计算机科学,2020,47(09):1-10.
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