在人工智能技術爆炸式發展的今天，深度神經網絡(DNN)已成為圖像識別、醫療診斷等關鍵領域的核心技術。據統計，僅2023年全球深度學習市場規模就達176億美元，而AI生成圖像數量更是突破150億張。然而，這些耗費巨量計算資源和專家智慧訓練的模型，正面臨日益嚴重的版權侵權風險——攻擊者通過微調(Fine-tuning)、剪枝(Pruning)或覆蓋(Overwriting)等手段，就能輕易竊取商業價值極高的DNN模型。傳統水印技術難以在保持模型性能的同時抵抗多種攻擊，這成為制約AI產業健康發展的"卡脖子"難題。

針對這一挑戰，來自印度理工學院帕特納分校的研究團隊在《Future Generation Computer Systems》發表創新研究成果。他們開發的IPNetTool框架創造性地將混沌系統(Chaotic Map)的隨機特性與水印技術結合，通過四個關鍵技術突破實現模型保護：首先采用SHA-3密碼學哈希生成唯一水印并分k-chunks處理；其次設計混沌映射算法確定參數嵌入位置；然后在ResNet/VGG等模型的第二、三層隱蔽嵌入水��；最終建立包含黑盒(Black-box)觸發集檢測和白盒(White-box)參數提取的雙階段驗證體系。

【Watermark generation】研究團隊采用SHA-3算法將版權信息轉換為256位哈希值，通過混沌系統生成非重復的觸發圖像集。實驗顯示，該方法生成的水印在保持不可感知性的同時，具有高度唯一性。

【DNN protection through watermarking】創新性地采用Logistic混沌映射確定權重嵌入位置，將水印分塊隱藏在模型的關鍵層。測試表明，該方法在ResNet18上僅引起0.87%的精度下降，顯著優于傳統方法的2.3%降幅。

【Two-stage ownership verification】設計的驗證體系首先通過觸發集響應確認模型所有權（黑盒階段），再從特定層提取水印碎片進行重組（白盒階段）。在對抗剪枝攻擊時，水印提取準確率仍保持98.2%。

【Experiments】在ResNet34、VGG16等模型上的跨平臺測試顯示，IPNetTool可抵抗15%的神經元剪枝和20輪微調攻擊，水印存活率達96.7%。與現有技術相比，對抗覆蓋攻擊的魯棒性提升42%。

這項研究的意義在于：首次將混沌系統的不可預測特性引入DNN水印領域，通過雙階段驗證機制打破傳統方法的攻防不對稱性。技術指標顯示，該方法在保持模型性能（精度降幅<1%）的前提下，實現多種攻擊場景下的可靠確權，為醫療AI、金融風控等敏感領域的模型交易提供了安全保障。作者Twinkle Tyagi等特別指出，未來可擴展該框架至3D卷積網絡和Transformer架構，進一步推動AI知識產權保護的技術革新。