Жесткая ОВН-маркировка воды с помощью имплицитного восприятия топологических инвариантов
arXiv: 251.20.25934v2 Annuales Type: заменить резюме: Граф Нейронные сети (GNS) представляют собой ценную интеллектуальную собственность, однако водяные знаки на основе внераспределительных спусковых устройств могут ослабеть при обрезке, отладке и дистилляции. Мы представляем InvGN-WM, который связывает проверку собственности с прогнозированием в графе. Осуществляя контроль за общей магистральной линией GNN для прогнозирования нормализованного алгебраического подключения к графикам владельцев-частных перевозчиков, InvGN-WM позволяет калибровать многобитную проверку черного ящика либо через вспомогательный скалярный конечный пункт или фиксированный декодер обычных рабочих логитов со стороны собственника. Мы предоставляем условные гарантии для контроля за выполнением задач, сохранения решений и разделения ключей, а также доказываем неполность решения о точной высылке для ограниченного класса монотонных декодеров. Эксперименты по контрольным показателям классификации узлов и графиков свидетельствуют о высокой точности водомаркировки с незначительными изменениями в выполнении задач. Развертывание задач обеспечивает более высокую степень обнаружения