摘要 - 数据是AI中的重要资产，因为高质量的数据集可以显着提高机器学习模型的性能。在自动驾驶汽车等安全性领域中，离线深度强化学习（Offline DRL）经常用于在预采用的数据集中训练模型，而不是通过与现实世界环境进行互动作为在线DRL来培训这些模型。为了支持这些模型的开发，许多机构可以通过开放源许可公开获得数据集，但是这些数据集有可能滥用或侵权的风险。向数据集注入水印可能会保护数据的知识产权，但是它无法处理已经发布的数据集，并且以后无法更改。其他现有解决方案，例如数据集推理和会员推理，由于不同的模型行为特征和离线设置约束，因此在离线DRL方案中无法正常工作。