基于时空混沌与DNA计算的深度学习模型水印方法研究：增强知识产权保护与抗攻击能力

为解决深度学习模型(DLM)知识产权保护(IP)中密钥空间不足和虚假所有权声明攻击等问题，研究人员提出了一种基于Arnold耦合逻辑映射格子(ACLML)时空混沌系统和DNA置换的黑盒水印方法。该方法通过混沌标注构建触发器集，使模型决策边界形成独特形态，实验证明其能有效抵抗微调攻击和覆盖攻击，并为商业化DLM提供唯一标识。该研究发表于《Neurocomputing》，为AI模型安全保护提供了创新解决方案。

　　

在人工智能技术深度融入自动驾驶、图像识别等领域的今天，深度学习模型(DLM)已成为核心资产。然而，2022年OpenAI代码侵权案、2023年Stable Diffusion图像盗用事件等案例暴露出DLM知识产权保护(IP)的严峻挑战——现有水印技术或如白盒方案易致参数泄露，或如传统黑盒方案因模型泛化特性而遭受虚假所有权声明攻击。当攻击者用相似样本触发模型响应时，价值数百万的AI模型可能瞬间易主。

针对这一痛点，北京航空航天大学数学科学学院的研究团队在《Neurocomputing》发表创新成果，提出基于Arnold耦合逻辑映射格子(ACLML)时空混沌系统和DNA计算的DLM水印方法。该方案通过混沌系统的初值敏感性和非周期性特征，构建具有不可预测性的触发器集，使模型形成"记忆式"决策边界而非泛化学习。研究证实，该方法密钥空间达10¹²⁰量级，在MNIST和CASIA-FaceV5数据集测试中，对微调攻击的鲁棒性比传统方法提升23%，并能完全抑制虚假所有权声明攻击。

关键技术包括：1) 采用ACLML时空混沌系统生成触发器标签，其多Lyapunov指数特性缓解有限精度计算的动态退化问题；2) DNA置换技术将密钥空间扩展至4^N；3) 通过交叉熵损失函数和Adam优化器训练ResNet18/101模型，构建统计无特征的触发器集。

原理分析
研究揭示传统内容水印易被模型泛化的本质缺陷，提出"混沌标注"新范式。ACLML系统的四参数控制机制使其混沌状态参数范围比Lorenz系统宽30倍，DNA编码将单碱基突变概率降至2.5×10^-4，确保触发器样本与标签的映射关系具有密码学强度。

实验结果
在ResNet101+CASIA-FaceV5组合中，该方法水印提取准确率达99.8%，显著高于对比方案Adi-Net的87.3%。经20%参数微调后，水印保留率仍保持98.4%，而WMNet方案已降至71.2%。对抗样本测试显示，攻击者需至少10⁶次查询才可能重构1%触发器集。

结论
该研究开创性地将时空混沌理论与DNA计算引入DLM水印领域，其核心突破在于：1) 通过ACLML的时空耦合特性实现"一模型一密钥"商业化需求；2) DNA置换使密钥空间突破传统混沌系统限制；3) 混沌标注使触发器集失去统计规律性。这不仅为AI模型确权提供可靠技术手段，更启示了混沌动力学在机器学习安全领域的新应用方向。如研究者Dehui Wang所述，该方法未来可扩展至大语言模型保护，但需进一步研究其与联邦学习的兼容性。