本发明涉及一种黑盒模型水印生成与验证方法、装置和介质,方法包括建立生成器,将预设标签和符合高斯正态分布的随机噪声组成的潜在向量同时输入到生成器中,得到图像作为触发器;基于触发器和原始训练样本,对预先训练好的目标DNN模型进行微调,更新DNN模型的参数,得到含水印的DNN模型;使用生成器、潜在向量和预设标签,生成触发...
为了应对黑盒扰动,本文设计了一种可逆噪声层(INL),该层能够在训练阶段模拟黑盒扰动,并在提取前进行预处理,消除扰动影响。INL的可逆性使得水印图像在遭受黑盒扰动后仍能准确提取,进一步提升了水印的鲁棒性。 框架详解 框架构成:该框架主要由基于流的编码器/解码器(FED)和可逆噪声层(INL)组成。FED包含多个可逆神经块...
然而,RAG系统可能被攻击者窃取并用于商业目的,因此需要检测IP侵权。现有的水印方法主要用于关系数据库和文本,不能直接应用于RAG系统,因为它们需要白盒访问来检测IP侵权,而RAG系统的知识库通常只能通过黑盒方式访问。此外,攻击者部署的LLM可能会破坏文本水印信息。
Claude团队最新研究火了,网友:打开黑盒;推特:Meta 发布 Stable Signature:一种用于给开源生成性AI创建的图像添加水印的新方法;论文:大型语言模型与具有心智感知能力的智能体相比,还差多远;评估大型语言模型(LLM)作为人工智能(AI)研究代理的可行性 资讯 OpenAI计划研发自己的AI芯片,已有收购目标 链接:https://new...
目前,深度神经网络知识产权保护方法通常基于数字水印嵌入,这又分为两类:基于黑盒触发集和基于白盒特征的解决方案。黑盒和白盒方案的有效性在 CNN 上得到了验证,但能否同样适用于 GAN 及变体尚待讨论。 因此,来自马来亚大学、微众银行和港科大的研究者提出了一种适用于 GAN 的完整 IP 保护框架,在不损害 GAN 初...
【摘要】提出了一种新型的强鲁棒黑盒指纹水印框架及方法。首先,提出了一种基于数字水印技术的高视觉质量的、具有一定安全性的毒化图像构造方法,将指示用户身份的信息嵌入到毒化图像,实现多用户场景下深度神经网络模型的可追溯性,并降低毒化图像被伪造的概率;其次,提出了毒化特征加强模块来优化模型训练;最后,设计了对...
1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种黑盒模型水印生成与验证方法、装置和介质。 2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现: 3、一种黑盒模型水印生成与验证方法,包括以下步骤: 4、生成阶段:建立生成器,将预设标签和符合高斯正态分布的随机噪声组成的潜在向量同时输入到生成器中,得到图像...