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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利机器学习图像分类模型所有权验证方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119579975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411655501.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权机器学习图像分类模型所有权验证方法及系统是由向立瑶;段皓铧设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习图像分类模型所有权验证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种机器学习图像分类模型所有权验证方法及系统，包括：步骤S1：生成触发样本集合；步骤S2：利用模型后门训练技术微调图片分类模型，以使微调后的图片分类模型在保持正常预测功能的情况下，对于触发样本集合产生满足预设要求的、错误的预测结果；步骤S3：基于触发样本集合中的触发图案生成新的触发样本，并将新的触发样本输入微调后的图片分类模型完成正向推理；步骤S4：验证关于新的触发样本生成过程和微调后的图片分类模型对于新的触发样本的推理过程的正确性证明。

本发明授权机器学习图像分类模型所有权验证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机器学习图像分类模型所有权验证方法，其特征在于，包括： 步骤S1：生成触发样本集合； 步骤S2：利用模型后门训练技术微调图片分类模型，以使微调后的图片分类模型在保持正常预测功能的情况下，对于触发样本集合产生满足预设要求的、错误的预测结果； 步骤S3：首先将事先选定的触发图案叠加到一张干净的训练集图片上，制作出一张新的触发样本，之后将该触发样本作为模型输入，利用目标模型完成正向推理过程，得到模型的预测结果，最后将触发样本生成过程和模型对于触发样本的推理过程建模为零知识证明电路，使用零知识证明协议中的证明算法，在不暴露触发图案的情况下，生成上述两个过程的正确性证明，并将正确性证明提交给第三方机构； 步骤S4：调用零知识证明协议中的验证算法，验证关于触发样本生成过程和模型对于触发样本的推理过程的正确性证明，如果通过验证，则代表模型所有权验证通过； 其中，所述步骤S3包括：调用零知识证明协议PlonK中的算法，对利用PLONKish语言构造的零知识证明电路的正确性进行证明，生成零知识证明；其中，表示触发图案的像素值；表示训练集子集中样本的像素值和微调后的图片分类模型的参数信息。

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