首次提出模型水印技术
2014年，研究人员首次提出了将水印技术应用于深度神经网络模型中的概念，这项技术可以有效地识别和保护模型的知识产权，防止模型被未经授权的使用。
DNN模型压缩与保护方法的研究
2015年，针对深度神经网络的压缩和保护问题，研究者们提出了一系列新方法，通过减小模型的体积来降低被盗取的风险，同时维持模型的有效性。
模型的可解释性与保护研究相结合
2016年，模型的可解释性研究开始与保护技术相结合，研究人员探索如何在保持模型可解释性的同时，也确保其免受外部攻击和盗用。
深度伪造技术与DNN模型保护的挑战
2017年，随着深度伪造技术的发展，研究者们开始关注这一技术对DNN模型保护的威胁，并提出了一些防范措施，以提高模型抵御伪造攻击的能力。
推出针对GDPR的DNN模型保护方案
2018年，数据保护法规GDPR生效后，许多公司开始研发符合GDPR要求的DNN模型保护方案，确保用户数据的隐私与安全。
推广模型移植和分发安全技术
2019年，随着云计算的发展，研究者们推广了模型的安全移植和分发技术，以防止在不同环境下模型被盗用或篡改。
DNN模型防攻击机制的进展
2020年，针对DNN模型的各类攻击（如对抗攻击、反向工程等），研究团队提出了一系列新型防护机制，显著增强了模型的安全性。
强化学习在模型保护中的应用
2021年，强化学习方法被引入DNN模型保护，通过自适应学习策略提高模型的抗攻击能力，增强了模型的安全性和稳定性。
DNN模型市场监管机制的发展
2022年，各国政府和相关机构开始关注DNN模型的市场监管，制定了一些政策和法规来保护模型知识产权，以促进人工智能行业的健康发展。
区块链技术与DNN模型保护的结合
2023年，研究者们探讨了将区块链技术应用于DNN模型保护的可行性，以解决模型交易的安全性和透明性问题，确保模型的所有权和使用记录不可篡改。
DNN模型保护的标准化进程
2024年，国际标准化组织（ISO）开始制定DNN模型保护的相关标准，推动全球范围内的模型保护技术的规范化和一致性。
DNN模型保护相关教育与培训项目启动
2024年，随着DNN模型保护的重要性日益受到重视，多个高等院校和研究机构启动了针对DNN模型保护的教育与培训项目，培养专业人才。
