发明专利 已授权

一种无损神经网络模型的隐写及提取方法

📄 申请号:CN202410926541.0 📄 发布日:2026/10/09

著录项目信息

申请日
2024-07-11
公开号
CN119011187B
公开日
2025-10-10
申请人
上海大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

数据安全, 模型版权保护, 隐蔽通信, 信息隐藏, 人工智能安全

摘要

本发明涉及秘密数据传输领域,尤其是涉及一种无损神经网络模型的隐写方法。其中,该方法包括:设置修改阈值,将神经网络模型参数区分为可修改参数和不可修改参数;将多维的神经网络模型参数进行降维,转换为一维向量形式的神经网络模型参数;设置判决阈值,将一维向量形式的神经网络模型参数转换为二进制序列;发送者通过湿纸编码将二进制序列、秘密信息、伪随机奇偶校验矩阵生成含密二进制序列;通过二进制转换和降维处理的逆过程,将含密二进制序列恢复为正常模型参数形式,代替原始模型参数完成模型原始任务。与现有技术相比,本发明解决了神经网络模型隐写中由于信息嵌入造成的原始任务性能下降问题,秘密信息的传输更加隐蔽,显著增强了隐写安全性。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN119011187B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:7 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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