展超网第31届国际人工智能联合会议-中国会议（IJCAI 2022 China）于2022年11月6-9日在深圳坪山燕子湖国际会展中心召开，论坛上半场由论坛主席、微众银行人工智能首席科学家范力欣博士主持并作开场发言。
聚焦模型知识产权保护
2022年11月6-9日，第31届国际人工智能联合会议-中国会议（IJCAI 2022 China）在深圳坪山燕子湖国际会展中心召开。其中大会主题论坛《人工智能模型审计与监管》由IJCAI中国办公室、微众银行、中山大学、浙江大学、复旦大学联合举办，于11月7日在线上线下同步顺利进行。论坛邀请十多位领域知名学者，全面探讨了模型知识产权保护研究的前沿方向，展示了该领域最新的研究成果，并讨论了研究中面临的难题与挑战。
论坛上半场由论坛主席、微众银行人工智能首席科学家范力欣博士主持并作开场发言，范力欣博士对论坛议程进行了简要介绍，并对人工智能模型审计及管理涉及的技术挑战进行了详细的讲解，对未来研究的重点和学术发展方向进行了系统的展望。
论坛主席范力欣博士
浙江大学网络空间安全学院任奎教授团队的王志波教授发表了《人工智能安全验证与评测平台》主题演讲，介绍了人工智能安全背景、深层次分析了数据驱动的人工智能安全系统存在的安全问题成因，并具体介绍了团队在人工智能模型安全性检测、人工智能算法公平性检测和人工智能伪造音视频检测方向所提出的技术和搭建的平台。
针对深度学习发展过程中不断涌现的知识产权保护需求，中国科学技术大学网络空间安全学院周文柏副研究员分享了深度学习模型及数据的版权保护的相关研究工作，包括深度学习模型鲁棒水印、深度学习模型可逆水印、深度学习模型感知哈希和深度学习模型加密。
南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院薛明富副教授介绍了其课题组在深度学习模型版权保护方面的前沿成果，包括深度学习模型版权保护方法的分类方法学，和三类主动授权控制的深度学习模型知识产权保护方法。
武汉大学国家网络安全学院汪润副研究员分享了其在面向深度神经网络的版权保护方向的最新研究，为了提高模型指纹防御算法的鲁棒性，汪润研究员提出了MetaFinger指纹保护框架，它通过使用元训练从模型的内部决策区域中提取特征达到版权保护的目的，而非决策边界。
鹏城实验室博士后李少锋介绍了关于面向智能模型保护的深度神经网络鉴权技术的两项工作，分别是基于UAP的智能模型鉴权技术和基于承诺机制训练数据鉴权技术，实验表明这两种技术可以准确地识别出数据集和模型的侵权行为。
现有的模型水印方法主要面向分类网络，图像分类与图像复原任务有很多差异，其模型水印方法不好直接用于图像复原模型。针对该问题，华南理工大学计算机学院全宇晖副教授提出了面向图像复原深度网络的模型水印技术，实验表明，基于该技术的模型水印有较好的保真性、唯一性和鲁棒性。
