【摘 要】
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数字水印技术是一种把特定数字信号嵌入到数字产品以保护版权完整性的技术,是保护信息安全的有效方法。神经网络技术是一种模仿生物神经网络结构功能生成数学模型的技术,具有优秀的自学功能和寻优能力。在数字水印技术中加入神经网络进行版权保护研究,具有一定的可行性。本文选取并改进经典神经网络中的生成式对抗网络利用水印数据集生成后续研究所需要的对抗样本,其中改进包括:结合高级类损失和低级特征损失并利用对抗性标签促
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数字水印技术是一种把特定数字信号嵌入到数字产品以保护版权完整性的技术,是保护信息安全的有效方法。神经网络技术是一种模仿生物神经网络结构功能生成数学模型的技术,具有优秀的自学功能和寻优能力。在数字水印技术中加入神经网络进行版权保护研究,具有一定的可行性。本文选取并改进经典神经网络中的生成式对抗网络利用水印数据集生成后续研究所需要的对抗样本,其中改进包括:结合高级类损失和低级特征损失并利用对抗性标签促进对抗性分类。改进后生成的对抗样本具有对原始图像改变程度较低的优势。后面研究主要提出利用对抗样本在水印检测和水印去除两个方面进行攻击。关于前者,本文选取Faster-RCNN、Yolo V3和SSD300三种主流神经网络目标检测算法利用水印数据集训练生成检测模型并通过对抗样本进行测试,三种目标检测模型的m AP均下降近50%。同时对抗样本对目标检测模型有良好的攻击效果同时具有可迁徙性。针对水印去除攻击,本文选取经典神经网络去噪算法Noise2Noise算法并通过引入残差模块、加入空洞卷积等方式进行改进,生成适用于去除水印的算法模型。分别利用水印数据集和对抗样本进行水印去除测试。对抗样本的平均水印去除率比水印数据集低约20%,说明对抗样本对水印去除模型有一定的攻击效果。
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