复旦大学杨珉获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于自适应指纹的元学习神经网络指纹检测方法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：CN115222990B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210879918.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于自适应指纹的元学习神经网络指纹检测方法是由杨珉;张谧;潘旭东设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自适应指纹的元学习神经网络指纹检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，具体为一种基于自适应指纹的元学习神经网络指纹检测方法；其适用于多种下游任务模型的知识产权保护：先为目标模型构建多组自适应指纹样本，再检测在嫌疑模型中这些自适应指纹样本的输出是否能通过元验证模型的检测。本发明的指纹检测机制基于嫌疑模型在自适应指纹样本上的置信度向量输出，而非对抗样本的输出标签，故无关于具体任务类型、不依赖于训练数据，能够广泛应用于各种任务类型的神经网络指纹检测，如分类、回归、生成模型等，以保护神经网络的知识产权，且对于各类正、负例嫌疑模型具有较好的鲁棒性与独特性。
本发明授权一种基于自适应指纹的元学习神经网络指纹检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应指纹的元学习神经网络指纹检测方法，其特征在于，其包括模型准备阶段、指纹提取阶段和指纹验证阶段； 在模型准备阶段，根据训练好的目标模型，通过各种后置处理的技巧获得多个正例嫌疑模型，并通过在相同训练数据集或无关数据集上独立训练获得多个负例嫌疑模型；为自适应指纹样本和元验证模型的有监督训练提供正、负例样本； 在指纹提取阶段，基于目标模型构建多个自适应指纹样本和一个元验证模型，同步更新优化自适应指纹样本和元验证模型，使得指纹样本经过目标模型和正例嫌疑模型上的联合输出在元验证模型上输出为始终正，而经过负例嫌疑指纹样本的联合输出在元验证模型上输出为始终正； 在指纹验证阶段，检测提取待检测嫌疑模型在优化后的自适应指纹样本上的联合输出，根据其在优化后的元验证模型的输出判断该待检测嫌疑模型是否盗窃自目标模型，实现神经网络指纹检测，该阶段神经网络知识产权验证方是在黑盒场景下获得待检测嫌疑模型的预测输出。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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