根据文档内容判断，该文档属于类型b（科学论文，但非单一原创研究的报告，属于综述类论文）。以下是针对中文读者的学术报告：

作者及机构
本文由Francesco Regazzoni（荷兰阿姆斯特丹大学/瑞士卢加诺ALARI-USI）、Paolo Palmieri（爱尔兰科克大学）、Fethulah Smailbegovic（荷兰代尔夫特理工大学）、Rosario Cammarota（美国英特尔实验室）和Ilia Polian（德国斯图加特大学）合作完成，发表于2021年1月的《CAAI Transactions on Intelligence Technology》期刊。

论文主题
本文题为《Protecting Artificial Intelligence IPs: A Survey of Watermarking and Fingerprinting for Machine Learning》，系统综述了人工智能（AI）模型知识产权（IP）保护的技术现状，重点探讨了数字水印（watermarking）和指纹（fingerprinting）技术在机器学习（ML）领域的应用、挑战及未来方向。

主要观点与论述

1. AI模型知识产权保护的紧迫性
   AI模型（尤其是深度神经网络）的开发需要耗费大量计算资源和数据，其架构设计和训练过程构成核心IP。然而，模型克隆、非法分发等侵权行为日益猖獗。例如，Goodfellow等学者提出的对抗样本攻击（adversarial examples）表明，AI系统易受针对性攻击（如通过噪声干扰图像分类结果）。本文引用摩根士丹利报告指出，2021年网络攻击造成的损失预计达6万亿美元，凸显IP保护的迫切性。

2. 水印技术的分类与实现方法
   水印技术分为白盒（white-box）和黑盒（black-box）两类：

• 白盒方案（如Uchida等提出的方法）依赖模型内部参数，通过修改权重分布嵌入水印，需验证者访问模型细节。
  
• 黑盒方案（如Zhang等的方法）仅需模型输出，通过特定输入-输出响应模式验证所有权。例如，Adi等利用过参数化（over-parameterization）特性嵌入水印，即使模型被微调（fine-tuning）仍可保留标记。
  文中特别提到Fan等提出的“护照层”（passport layer）方案，通过将水印与模型性能绑定，可抵抗模糊性攻击（ambiguity attacks）。

1. 指纹技术的应用与局限性
   指纹技术通过为每个用户分配唯一标识码（如Chen等的DeepMarks框架），追踪模型非法复制。然而，当前研究多集中于水印，指纹技术因需解决唯一性与功能性平衡问题，探索仍不足。IPGuard框架尝试通过模型分类边界（classification boundaries）生成指纹，但尚处实验阶段。

2. 攻击手段与防御挑战
   论文详细分析了三类攻击：

• 模型转换攻击（如蒸馏/distillation、剪枝/pruning）：通过压缩模型移除水印，Yang等实验显示蒸馏攻击对多数方案有效性达80%以上。
  
• 水印移除攻击：如Wang等基于参数分布检测的算法，可精准定位并删除Uchida水印；Shafieinejad等提出黑盒攻击，仅需公开API即可推断水印存在性。
  
• 模糊性攻击：攻击者嵌入伪造水印以混淆所有权，需将误报率控制在10^-10以下（Sencar等研究）。
  

1. 未来研究方向
   作者指出需探索以下方向：
   

• 水印与指纹技术的融合，例如结合可信执行环境（TEE）实现端到端验证；
  
• 抗蒸馏攻击的新型嵌入机制；
  
• 黑盒设置下抵抗模糊性攻击的方案。
  

论文价值与意义
1. 学术价值：首次系统梳理了AI模型IP保护的技术谱系，提出“模型生命周期嵌入阶段”（训练/微调/蒸馏后）的分类框架，为后续研究奠定理论基础。
2. 应用价值：对比了不同方案的鲁棒性（如Uchida水印抗剪枝能力达65%参数移除），为工业界选择保护技术提供实证依据。文中提及的DeepSigns框架已被封装为开源工具，支持主流深度学习平台（如PyTorch）。
3. 批判性视角：指出当前研究过度依赖修剪攻击（pruning attack）作为评估基准，而更复杂的攻击（如Chen等设计的针对性微调）可能暴露方案缺陷。

亮点总结
- 跨学科整合：将传统数字水印理论与AI模型特性（如对抗样本）结合，提出任务特定（task-specific）的保护机制。
- 技术前瞻性：提出“模型指纹”替代用户指纹的新思路（Cao等），可能解决分布式场景下的追踪难题。
- 方法论创新：如Rouhani等的DeepSigns框架利用激活值分布（activation distribution）嵌入水印，突破了传统参数修改的限制。

（注：专业术语如“fine-tuning”首次出现时标注为“微调”，后续直接使用中文术语；机构名与作者名保留原文。）