黑盒水印的代表文献有哪些

下面是一些关于黑盒水印的代表文献：

- "Reversible watermarking for multimedia data"，作者：Ingemar J. Cox, Joe Kilian, F. Thomson Leighton, Talal Shamoon。

- "A secure, robust watermark for multimedia"，作者：Ingemar J. Cox, Matthew L. Miller, Jeffrey A. Bloom, Frans M. J. Willems。

- "Blind digital image watermarking using side match filter banks"，作者：S.F. Chang, J.S. Pan。

- "A review of watermarking techniques for images"，作者：J. Fridrich, M. Goljan, R. Du。

这些文献是关于黑盒水印的经典论文，涵盖了黑盒水印的许多方面。

相关问题

有哪些在深度模型添加黑盒水印的方法

在深度学习模型中添加黑盒水印的方法有很多，下面是一些常用的方法：

1. 在模型训练过程中添加特殊层或者噪声，从而在模型的输出中隐藏水印信息。

2. 使用训练数据中的特定标签或者属性作为水印，并在训练过程中调整模型权值使得水印在模型输出中出现。

3. 在模型网络结构中添加特殊的控制单元或者辅助单元，用于储存水印信息。

4. 使用生成对抗网络（GAN）或者其他生成模型在模型的中间层插入水印信息。

黑盒测试的特点有哪些？

黑盒测试是一种软件测试方法，它主要关注于测试软件的功能而不考内部实现细节。以下是黑盒测试的特点：

1. 不关心内部实现：黑盒测试只关注软件的输入和输出，而不考虑软件的内部结构和代码。测试人员不需要了解软件的具体实现细节，只需根据需求和规格说明进行测试。

2. 基于需求和规格：黑盒测试是基于软件需求和规格说明进行的。测试人员根据这些文档来设计测试用例，以验证软件是否满足规定的功能和行为。

3. 独立性：黑盒测试是独立于开发人员的测试方法。测试人员不需要了解软件的内部代码，可以独立进行测试。这有助于发现开发人员可能忽略的问题。

4. 用户角度：黑盒测试是从用户的角度出发进行的。测试人员尝试模拟用户的操作和使用场景，以验证软件在实际使用中是否符合用户的期望。

5. 提高可靠性：通过黑盒测试，可以发现软件中的功能缺陷、逻辑错误和边界情况等问题，从而提高软件的可靠性和质量。