针对生成对抗网络的指纹成员和身份推断
本文提出了首个针对生成模型的成员推断攻击方法，使用生成对抗网络检测过度拟合并识别训练数据，发现缺陷对于不同的训练参数有不同的灵敏度，防御方法不够有效并会导致生成模型在训练稳定性或样本质量方面表现较差。
May, 2017
我们通过嵌入人工指纹到生成对抗网络的训练数据中，展示了指纹从训练数据中转移到生成模型的惊人传递性，并证明此解决方案对多种诸如深度伪造检测和归属等任务都有效，且鲁棒性强。
Jul, 2020
本文提出了一种通过设计对抗方法搜索解剖指纹（如医疗设备或皮肤艺术）来估计重现可识别训练图像的概率上限的方法，利用学习到的基于分数的模型估计可能用于一对一复制训练样本的分数函数子空间的概率，结果表明，如果模型没有小心训练，则在采样时会复制侵犯隐私的图像。
Jun, 2023
本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）生成自然指纹的方案，并在决策差异区域而不是决策边界上嵌入这些指纹以提高鲁棒性。实验证明该方案在四种不同的模型攻击测试中表现出色，超过 MetaV 的最优基准线约 17％。
May, 2023
本研究提出了一种基于 GAN 的机器学习框架，能够通过先前训练的先验分布来生成指纹图像。在 loss 函数中添加合适的正则化项以实现指纹图像的连通性，在两个流行的指纹数据库中进行实验，结果表明模型能够生成非常逼真且类似于样本的指纹图像，并且具有良好的分布不同性。该模型的 FID 分数也能够取得良好的量化表现。
Dec, 2018
通过仅利用目标生成模型的生成分布和辅助非成员数据集，我们提出了对各种生成模型（如生成对抗网络、变分自编码器、隐式函数和新兴的扩散模型）的第一个广义成员推断攻击，验证了所有生成模型都对我们的攻击易受攻击，我们呼吁设计和发布生成模型时要注意此类隐私泄漏风险。
Oct, 2023
本文研究了使用潜在语义维度作为指纹的方法，以分析设计变量对准确性和质量之间的权衡的影响。与当前 SOTA 相比，我们的方法需要最少的计算量，并且更适用于大规模模型。我们使用 StyleGAN2 和潜在扩散模型来证明我们的方法的有效性。
Apr, 2023
本研究首次学习 GAN 指纹以进行图像归属，并使用它们将图像分类为真实或 GAN 生成。实验表明，GAN 生成的图像具有稳定的指纹，指纹细调有效防御五种类型的对抗性图像扰动，并且得出结论指出我们学习到的指纹在各种设置中一致优于几个基线。
Nov, 2018