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Neural Honey Tracing: A Robust Plug-and-Play Watermarking Framework Against Model Extraction Attacks
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内容提要
本研究提出了一种名为神经蜜追踪的水印框架，旨在解决深度学习模型的提取攻击问题。该框架无需额外训练，采用多步水印信息传输策略，显著增强了抵抗自适应攻击的能力。实验结果显示，其效率和攻击抵御能力优于现有方法，版权声明所需样本数量从12000减少至200。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为神经蜜追踪的水印框架，旨在解决深度学习模型的提取攻击问题。
- 该框架无需额外训练，采用多步水印信息传输策略，显著增强了抵抗自适应攻击的能力。
- 实验结果显示，神经蜜追踪在效率和攻击抵御能力方面优于现有方法。
- 版权声明所需样本数量从12000减少至200。
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