本文综述深度神经网络数字水印技术，用于模型所有权保护。研究提出嵌入水印的通用框架，并证明其经精调和参数修剪后仍可保留所有权编码。后续工作揭示水印方案存在可被规避的安全隐患，进而提出指数加权法、黑盒水印、盲水印知识产权保护框架、动态对抗水印DAWN及轻量级黑盒协议等改进方案，同时出现基于小样本数据的去水印方法。