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一种基于后门技术的深度强化学习水印框架
1
作者
陈瑜霖
姚志强
+3 位作者
金彪
李璇
蔡娟娟
熊金波
《福建师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第1期96-105,共10页
深度强化学习(DRL)已经证明了它在各种复杂任务中的有效性,因其出色的性能使其商业化正在急剧加速。生成一个DRL模型需要大量的计算资源和专业知识,使得一个训练有素的DRL模型已经成为人工智能应用程序和产品的核心知识产权。基于对DRL...
深度强化学习(DRL)已经证明了它在各种复杂任务中的有效性,因其出色的性能使其商业化正在急剧加速。生成一个DRL模型需要大量的计算资源和专业知识,使得一个训练有素的DRL模型已经成为人工智能应用程序和产品的核心知识产权。基于对DRL模型的产权保护,防止非法抄袭、未经授权的分发和复制,提出一种后门技术的DRL水印框架DrlWF,并使用一个全新的评价指标水印动作实现比例来衡量水印性能。通过向训练状态中添加水印,并使用带有水印的水印状态训练模型从而实现将水印嵌入至模型中。框架中的水印嵌入操作可以通过将水印嵌入到少量的训练数据中(仅需0.025%的训练数据)和不影响性能的奖励修改来实现。实验结果证明,在标准状态下,DRL模型仍具有良好的性能;在水印状态下,DRL模型性能将急剧下降,不足原有性能的1%,且水印动作执行比例达到了99%。通过急剧下降的性能以及模型对水印状态的动作表现,即可验证模型的所有权。此外,该水印具有良好的鲁棒性,在模型微调和模型压缩下,模型依然能够识别出水印,性能急剧下降且水印动作执行比例依旧达到了99%以上,证明了该DRL水印具有良好的鲁棒性。
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关键词
深度强化学习
知识产权保护
后门攻击
神经网络水印
黑盒模型
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职称材料
题名
一种基于后门技术的深度强化学习水印框架
1
作者
陈瑜霖
姚志强
金彪
李璇
蔡娟娟
熊金波
机构
福建
师范大学计算机与网络空间安全学院
福建省大数据分析与应用工程研究中心
出处
《福建师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第1期96-105,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62272103、62272102)
福建省自然科学基金资助项目(2023J01531)
福建省教育厅中青年教师科研项目(JAT220045)。
文摘
深度强化学习(DRL)已经证明了它在各种复杂任务中的有效性,因其出色的性能使其商业化正在急剧加速。生成一个DRL模型需要大量的计算资源和专业知识,使得一个训练有素的DRL模型已经成为人工智能应用程序和产品的核心知识产权。基于对DRL模型的产权保护,防止非法抄袭、未经授权的分发和复制,提出一种后门技术的DRL水印框架DrlWF,并使用一个全新的评价指标水印动作实现比例来衡量水印性能。通过向训练状态中添加水印,并使用带有水印的水印状态训练模型从而实现将水印嵌入至模型中。框架中的水印嵌入操作可以通过将水印嵌入到少量的训练数据中(仅需0.025%的训练数据)和不影响性能的奖励修改来实现。实验结果证明,在标准状态下,DRL模型仍具有良好的性能;在水印状态下,DRL模型性能将急剧下降,不足原有性能的1%,且水印动作执行比例达到了99%。通过急剧下降的性能以及模型对水印状态的动作表现,即可验证模型的所有权。此外,该水印具有良好的鲁棒性,在模型微调和模型压缩下,模型依然能够识别出水印,性能急剧下降且水印动作执行比例依旧达到了99%以上,证明了该DRL水印具有良好的鲁棒性。
关键词
深度强化学习
知识产权保护
后门攻击
神经网络水印
黑盒模型
Keywords
deep reinforcement learning
intellectual property protection
backdoor
neural network watermarking
black-box model
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于后门技术的深度强化学习水印框架
陈瑜霖
姚志强
金彪
李璇
蔡娟娟
熊金波
《福建师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024
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