深度模型的白盒水印是怎么提取的

深度模型的白盒水印是通过在训练过程中将一些信息编码到模型权值中，并在模型使用过程中通过解码模型权值来提取的。这些信息可以是文本、图像、视频或者其他格式的数据。在训练过程中，训练程序会把这些信息编码成模型权值的一部分，然后在模型使用过程中通过对模型权值进行相应的解码操作来提取出这些信息。

相关问题

神经网络模型的白盒水印有哪些方法

神经网络模型的白盒水印主要有以下几种方法：

1. 对模型的输入数据进行水印嵌入，即在输入数据中添加特定的标记，这些标记不影响模型的预测结果，但可以被用来证明模型的所有者身份。

2. 对模型的参数进行水印嵌入，即在模型的参数中添加特定的标记，这些标记可以用来证明模型的所有者身份，但可能会影响模型的预测结果。

3. 对模型的输出数据进行水印嵌入，即在模型的输出数据中添加特定的标记，这些标记可以被用来证明模型的所有者身份，但可能会被攻击者轻易地删除。

4. 对模型的结构进行水印嵌入，即在模型的结构中添加特定的标记，这些标记可以被用来证明模型的所有者身份，但可能会影响模型的性能。

需要注意的是，以上方法都有其优缺点，选择合适的水印嵌入方法需要根据具体应用场景进行选择。

什么是黑盒模型和白盒模型

黑盒模型和白盒模型是软件测试中常用的两种测试模型。

黑盒模型，也称为功能测试，是一种测试方法，主要关注软件的外部行为和功能，不涉及软件内部结构和工作原理。测试人员不需要了解软件的内部细节，只需要通过输入预设参数和观察输出结果来验证软件的正确性。黑盒模型的优点是将用户的角度作为出发点，能够检验软件是否符合用户需求，缺点是不能检测出软件内部的问题。

白盒模型，也称为结构测试，是一种测试方法，主要关注软件的内部结构和工作原理，以代码为基础，通过对代码进行覆盖测试来验证软件的正确性。测试人员需要了解软件的内部细节，包括代码逻辑、数据结构、算法等等。白盒模型的优点是能够检测出软件内部的问题，缺点是需要更深入地理解软件的结构和工作原理。