文件名称：entangled-watermark
文件大小：13KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 14:35:32
Python
纠结水印作为模型提取的防御 该存储库是在第30届USENIX安全研讨会上发表的论文“的实现。 在此存储库中，我们展示了如何训练对模型提取具有鲁棒性的带水印的DNN模型。 高层的想法是设计一个特殊的水印，以便在模型提取被盗的情况下将其用于验证模型的所有权。 有关更多详细信息，请阅读本文。 我们在五个数据集上测试我们的代码：MNIST，Fashion-MNIST，Google Speech Commands（10类），CIFAR-10和CIFAR-100。 相依性 我们的代码是在Tensorflow上实现和测试的。 培训代码使用以下软件包。 tensorflow==1.14.0 Google语音命令的预处理代码已基于。 所需的软件包包括： keras==2.2.5 kapre==0.1.3.1 librosa==0.6 tqdm 要在CIFAR-10或CIFAR-100上运行代码，需
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entangled-watermark-master
----train.py(23KB)
----models.py(23KB)
----README.md(3KB)
----resnet.py(6KB)
----data()
--------prepare_speechcmd.py(6KB)
--------prepare_mnist.py(971B)