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model ownership verification
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扩散模型的隐形后门攻击
本文介绍了一种创新而多功能的优化框架，用于获取不可见的触发器，增强插入后门的隐蔽性和韧性。我们的研究首次展示了在文本引导的图像编辑和修复流程中进行扩散模型后门注入的能力，同时还发现条件生成中的后门直接适用于模型水印验证，进一步提升了所提框架
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a month ago
去印网：DNN 指纹去除攻击
在这篇文章中，我们首次全面调查了 DNN 指纹去除攻击的可行性和潜在影响，提出了一种基于最小 - 最大双层优化的 DNN 指纹去除攻击方法 RemovalNet，通过移除指纹特定知识和提取目标模型的通用语义知识，从而逃避模型所有权验证，实验
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10 months ago
FedSOV：基于联邦学习的安全模型产权验证与防篡改签名
本论文提出了一种基于加密签名的联邦学习模型所有权验证方案 FedSOV，该方案不仅支持大量客户端，而且能有效预防模糊攻击，经过计算机视觉和自然语言处理任务实验的验证，该方案具有可证明的加密安全性。
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a year ago
AAAI
MOVE: 嵌入式外部特征的有效且无害的所有权验证
该研究提出了一种有效的且不会引入安全风险的模型所有权验证（MOVE）方法，使用元分类器来确定一种模型是否被盗，并使用渐变样式转移来嵌入外部特征，以便在白盒和黑盒设置下提供综合的模型保护。
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2 years ago
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