攻击arXiv 2610.03166
LiBRA:通过双向隐空间优化实现检测感知的图像水印去除
提出 LiBRA,在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
- arXiv
- 2610.03166
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- 模型层
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- 模型与 API
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- Stable Signature、YU1、HiDDeN 等 4 个
摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测,并提高相对反转基线的保真。
提出 LiBRA,在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测,并提高相对反转基线的保真。
比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何
作者在视觉分类和数学推理语言模型上,检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时,安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集,并用预训练微调对照从头训练。
提出 VidMark 水印方案,核验视频生成模型的输出来源与所有权
Huang 等人提出一套面向视频生成模型的生成内嵌水印方案,用来同时判断一条视频是否来自受保护模型,以及一个嫌疑模型是否为该模型的拷贝。
提出成对无失真水印 TTMARK,增强低熵下的机器文本检测
TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印:对相邻 token 的联合分布重加权,而不是逐 token 独立重加权。
提出 Cocktail 水印,共嵌稳健与脆弱信号以溯源并发现篡改