一种基于双层优化的自监督模型版权保护方法、电子设备及存储介质

本发明公开了一种基于双层优化的自监督模型版权保护方法、电子设备及存储介质，用以增强自监督学习场景中的模型版权保护安全性。内部优化通过设计一个水印优化策略，将水印样本和目标标签进行强关联，根据水印样本与其他非目标样本的特征相似度损失获取动态权重来优化水印在各个类别数据上的效果，从而避免水印样本特征与其他类别样本特征之间的干扰；外部优化指在编码器特征空间中，通过联合损失函数，实现保留模型的正常分类功能以及模型水印的版权保护目标，来保证水印的有效性、效用性和隐蔽性。本发明通过双层优化策略能够有效防止水印在特定类别上的失效，确保模型水印在实际应用中的稳定性和鲁棒性。