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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种用于神经网络文本分类模型的黑盒水印嵌入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：CN121542422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610063122.8，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种用于神经网络文本分类模型的黑盒水印嵌入方法是由高光勇;杨尚铭;丁燕设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于神经网络文本分类模型的黑盒水印嵌入方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于神经网络文本分类模型的黑盒水印嵌入方法，该方法通过先构建同时包含语义级与字符级触发器的水印触发集，再将构建的水印触发集与普通训练样本的随机混合，形成混合数据集；基于混合数据集对分类模型进行训练，使得训练后的分类模型中编码有水印信息，其中训练的优化目标是最小化总体损失函数；本发明可以有效解决触发集样本破坏了文本的语义离散性和结构性的问题，同时双重触发器的设计不仅提升了水印信号的强度，确保当触发集本身遭受如文本清洗等预处理操作导致其中一类触发器缺失后，文本仍能保留另一类触发器，更通过不同层次的嵌入，显著增强了水印抵抗攻击的鲁棒性。

本发明授权一种用于神经网络文本分类模型的黑盒水印嵌入方法在权利要求书中公布了：1.一种用于神经网络文本分类模型的黑盒水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、构建水印触发集，包括先从原始训练集的一个原始类别中，选取 固定比例的样本；再对所选样本进行语义重构处理并嵌入预定义的特殊字符序列，以构建同时包含语义级与字符级触发器的触发样本；最后为所有处理后的触发样本分配一个统一的新类别标签； 其中，语义重构处理具体包括以下步骤： 步骤S11、提取所选样本的关键语义特征，所述关键语义特征，包括核心实体、动作特征、主题分类中的至少一种； 步骤S12、先基于所提取的关键语义特征构建结构化生成提示，所述结构化生成提示包括用于定义核心主题的核心描述层、用于规定文本类别的类别指令层以及用于约束文本格式或风格的格式约束层；再利用flan-T5-base预训练文本生成模型，在预设的生成参数约束下，生成语义保持且格式重构的新文本样本，所述预设的生成参数包括主要实体出现度、类别关键词匹配度及动作相关性中的至少一种； 步骤S13、对生成的新文本样本进行质量检测，所述质量检测包括对文本完整性、核心实体匹配度及无关内容排除度中的至少一项进行自动化评估；将符合质量要求的样本添加至水印触发集，并重复步骤S11至S12，直至所述水印触发集的样本数量达到预设要求； 步骤S2、将步骤S1构建的水印触发集与普通训练样本的随机混合，形成混合数据集，所述普通训练样本为原始训练集中未被选入水印触发集的样本； 步骤S3、基于步骤S2获得的混合数据集对分类模型进行训练，使得训练后的分类模型中编码有水印信息，其中训练的优化目标是最小化总体损失函数，所述总体损失函数表示为： ，其中λ为预设的权重系数且为正实数，所述表示基于分类模型对所述普通训练样本的预测结果与其原始类别标签计算得到的损失；所述表示基于分类模型对所述水印触发集中样本的预测结果与所述统一的新类别标签计算得到的损失。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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