AI 训练数据

当数据成为「生产资料」,三篇论文总结如何用水印技术保护AI训练数据版权

1、引言 -- 为什么要在 AI 训练数据中添加水印?深度神经网络(DNN)以其高效率和高效益被广泛应用于许多关键任务应用和设备中。高质量的已发布(如开源或商业)数据集是 DNNs 技术发展的关键因素之一。研究人员和开发人员利用这些数据集验证其模型的有效性,进而加快 DNN 的开发。这些已发布数据集非常有价值,但收集数据的过程通常耗时且非常昂贵。在这样的应用背景下,在 AI 训练数据中添加水印,对于保护数据集免遭未经授权的使用以及保护数据创作者的版权具有重大的意义,值得深入研究和探讨。目前,已有的一些数据保护技术,
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