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ProFLingo：一种基于指纹技术的大型语言模型版权保护方案
本文提出了一种基于黑盒指纹识别的版权保护方案，称为 ProFLingo，它能够生成可以代表原始模型独特决策边界特征的对抗性样本，从而建立独特的指纹。该方案通过检验这些对抗性样本在嫌疑模型上的有效性来确定是否来源于原始模型，采用非侵入式方法，
PDF17 days ago
V2A-Mark: 多功能深度视听水印技术用于操作定位和版权保护
通过将不可见的视听定位水印和版权水印嵌入原始视频帧和音频中，实现精确的操作定位和版权保护，解决当前视频篡改法医学中的限制，包括泛化能力差、功能单一和单模态聚焦等问题。同时，我们还设计了一个时间对齐和融合模块以及退化提示学习来提高定位精度和解
PDF25 days ago
CVPR高斯着色：扩散模型的可证明性无性能损失图像水印
提出了一种性能无损且无需额外训练的模型扩散水印技术，可以用于版权保护和追踪违规内容，该水印嵌入不影响模型参数，并且对于损失处理和擦除尝试具有鲁棒性。
PDFa month ago
CVPR基于检索增强生成的版权保护
Retrieval Augmented Generation (RAG) 技术在适应私有用户数据且无需重新训练模型、处理信用归因、以及实现大规模高效机器遗忘方面逐渐成为一种灵活且强大的技术。本文介绍了一种名为带有版权保护的具有检索功能的生成
PDF2 months ago
DataCook：用于医疗数据版权保护的反对抗示例编写
该研究提出了一种名为 DataCook 的新方法，旨在在部署阶段保护医疗数据的版权。DataCook 通过对原始数据进行处理，使得在此处理后的数据上正常运行的模型得以开发。该方法采用了一种名为反对抗示例（AntiAdv）的机制，通过增强模型
PDF2 months ago
双 I 水印：保护 LLM 微调模型的版权
为了保护商业定制模型的版权，在 LMM fine-tuning 过程中引入了一种名为 “Double-I watermark” 的新水印方法，通过两种类型的后门数据范例，有效地将特定的水印信息注入商业定制模型，并在各种 fine-tunin
PDF3 months ago
生成式人工智能中的版权保护：技术视角
从技术角度综述了版权保护，包括数据源权利保护和生成模型版权保护，探讨了数据所有者保护内容和合法利用 DGMs 的方法，以及防止模型盗取和识别特定模型生成结果的策略。同时，强调了现有技术限制和待开发领域，并讨论了版权保护对 Generativ
PDF4 months ago
文本到图像传播模型的版权保护数据集与基准
该研究提供了第一个大规模标准化的数据集和基准库，以及评估版权保护方法有效性的一套评估指标。
PDF5 months ago
EditGuard：用于篡改定位和版权保护的多功能图像水印技术
在 AI 生成内容（AIGC）模型可以生成惊人逼真的图像的时代，未授权复制和恶意篡改的阴影对版权完整性和信息安全构成了即将到来的威胁。本文提出了一种创新的主动取证框架 EditGuard，以统一版权保护和对于 AIGC 编辑方法的无痕迹篡改
PDF5 months ago
FedReverse: 多方可逆深度神经网络数字水印
该论文介绍了 FedReverse，一种用于鲁棒版权保护且影响性能最小化的新型多方逆向水印嵌入方法。与现有方法不同，FedReverse 可以在模型训练后进行多方协作水印嵌入，确保个人版权声明，并可通过一致的用户同意完全去除水印。FedRe
PDF5 months ago
HuRef: 大型语言模型的人类可阅读指纹
利用转换器结构分析潜在攻击并定义三个不变量项，通过卷积编码器将这些不变量项映射到高斯向量，然后转化为自然图像，生成一只狗图像作为大语言模型的身份指纹，其中狗的外观强烈表明了大语言模型的基础模型。
PDF5 months ago
买卖环境中的模型版权保护
使用一种输入敏感的神经网络 (ISNN) 的版权保护方案，通过在训练阶段为干净图像添加特定扰动并将其标记为合法输入，用来保护深度神经网络 (DNN) 模型不受非信任环境中的泄露，实验证明该方案有效、合法且安全。
PDF5 months ago
THInImg：面向图像中表述说话模型的跨模态隐写技术
利用人脸特性，隐蔽地将较长的音频数据隐藏在身份图像中，实现 THInImg 的编码和解码方法，能够在 160x160 分辨率的身份图像中展示高质量的 80 秒说话头视频（包括音频）。
PDF6 months ago
走向函数空间网格水印：保护有符号距离场的版权
该论文提出了一种稳健且隐形的水印方法 (FuncMark)，通过利用表面变形在有符号距离场 (SDF) 中嵌入二进制水印消息，以保护有符号距离场的版权，即使在稀疏的顶点样本下，也可以从高分辨率的 SDF 提取的网格中恢复水印消息，并且即使遇
PDF6 months ago
CodeMark：针对神经代码补全模型的隐形代码数据标记
应对代码数据集的版权保护问题，我们提出了一种名为 CodeMark 的方法，通过自适应的语义保持转换，将用户定义的隐形水印嵌入到代码数据集中，以追踪其在训练神经网络代码完成模型中的使用。CodeMark 工具包经过广泛评估，被验证具有实际水
PDF9 months ago
ICCVCopyRNeRF：保护神经辐射场的版权
通过分析可能的版权保护解决方案的优缺点，我们提出使用水印颜色表示替换 NeRF 中的原始颜色表示，设计了一种抗失真渲染方案，以实现对 NeRF 模型版权的直接保护，并在可选方案之间保持高渲染质量和位准确性。
PDF10 months ago
DiffusionShield: 一种适用于生成式扩散模型的版权保护水印
该论文介绍了一种针对生成扩散模型（GDMs）的数字水印方案 DiffusionShield，它将所有权信息编码为不可感知的水印并注入图像中，以保护图像免受 GDMs 产生的版权侵权，并展示了它相对于传统数字水印方法的显著效果。
PDFa year ago
ACL基于不变特征的自然语言鲁棒水印技术
本文研究一种基于自然语言的水印系统，旨在通过嵌入足够的信息和提取不变特征以提高其负载能力和鲁棒性，进而提高水印系统的版权保护能力。通过系统分析提出了一种抗干扰的填充模型，并建立了一个对比实验，结果表明该方法相较于之前的方法鲁棒性平均提高了百
PDFa year ago
基于深度神经网络应用的版权保护的即插即用防御扰动
本文提出一种基于防御性扰动的插拔式隐形版权保护方法，通过设计的版权编码器将版权信息投影到防御性扰动中，添加到要保护的图像中，并使用版权解码器从编码的版权图像中提取版权信息，进一步使用鲁棒性模块来增强解码器的解码能力。它可以有效地保护基于深度
PDFa year ago
FedRight：一种针对联邦学习的有效模型版权保护方案
提出了基于模型指纹的 FedRight 方法，用于解决分散式机器学习框架中版权保护问题。该方法通过生成对抗性示例提取模型特征，检测器可通过训练神经网络来验证模型的版权。大量测试表明，FedRight 在模型的保密性、稳定性、适用性方面表现优
PDFa year ago