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通过均匀平滑化的归因实现经过认证的 L2 鲁棒性
提出了一种使用均匀平滑技术的认证方法，通过在一定空间内均匀采样的噪音增加基础归因结果，确保在攻击区域内所有扰动的样本均匀平滑归因与未扰动样本之间的余弦相似度被保证为下界，从而防止归因受到攻击。
PDF2 months ago
CVPRManiFPT: 生成模型的指纹定义和分析
生成模型的指纹对于区分不同类型的合成图像并帮助识别潜在生成过程的效果具有显著提升，同时指纹的结构能够预测不同设计选择对生成过程的影响。
PDF5 months ago
从文本到来源：大型语言模型生成内容的检测结果
通过探索跨模型检测、模型归因以及分类器的效果与模型规模之间的关系，该研究在大型语言模型的使用中提供了宝贵的见解。
PDF9 months ago
基于集成 LLM 方法的生成式人工智能文本分类
本文提出了一种集成神经模型以检测大型语言模型生成的语言，并对模型进行归因的方法。
PDF10 months ago
机器学习模型归因挑战
参赛者需要从细致调整的机器学习模型的文本输出中识别出潜在的基础模型，最佳解决方案是人工开发基于公共文档的特征，或者自动的统计方案需要减少调用 API 次数。
PDFa year ago
用人工询问技术来归属语言模型
本文介绍了解决机器学习模型归因挑战（MLMAC）的解决方案，探讨了相似的词汇和生成的文本以及四种不同的方法来衡量对文本的重合度。
PDF2 years ago
利用 Kendall 排名相关性与余弦相似性之间的关系进行归属保护
本文提出了积分梯度正则化 (IGR) 方法，可以通过最大化自然和扰动归因之间的余弦相似度来获得健壮的模型归因，从而提高模型的对抗性稳健性。在不同模型和数据集上的实验验证了我们的分析结果。
PDF2 years ago
ECCV条件对抗相机模型匿名化
我们提出了一种基于条件对抗学习的模型匿名化方法，将模型匿名化视为转换高和低空间频率信息的过程，并通过预训练的双流模型分类器将客观性与约束性相结合，以转换全范围的艺术品。
PDF4 years ago