防御arXiv 2603.01544
RA-Det:利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
提出 RA-Det,利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
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- 2603.01544
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摘要RA-Det 把扰动下特征漂移差变成检测信号,平均 ACC 高于表中通用检测器,但不是每行最高。
RA-Det 是合成图像检测器,用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。
提出 RA-Det,利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
RA-Det 是合成图像检测器,用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。
提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
提出 TAILOR,按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
提出黑盒攻击 DRIFT,偏转生成轨迹以去除扩散水印
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。
Gesny 与 Giboulot 针对生成内容追溯所依赖的多比特事后图像水印,批评端到端 DNN 方案既无容量理论、又无密钥。