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生成式人工智能的攻击和鲁棒水印
创建一条关于我即将在卡内基梅隆大学（CMU，匹兹堡）发表的演讲的热门推文，标题为“大型语言模型的水印”。主题包括水印、检测人工智能生成的文本、保护模型的版权。尽量让它风趣幽默。
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密码保护，https，操作日志，RTSP，HTTP，TLS 1.2，WSSE和ONVIF，IP地址过滤，ARP保护，MAC身份验证，非法登录锁，会话超时，Watermark
DeepFake模型的可插入水印
DeepFake模型滥用构成了主要的安全性。现有的被动和主动的深层检测方法都缺乏义务和鲁棒性。在这项研究中，我们提出了一个可插入式有效的活性模型水印框架以进行深泡泡检测。这种方法促进了识别水印在各种深层生成模型中的嵌入，使当局能够轻松提取它们以进行检测。具体来说，我们的方法利用生成模型解码器中的通用卷积结构。它采用自适应水嵌入定位的结合内核稀疏性，并引入了汇总内核的归一化，以无缝地与固有模型的水印参数无缝。对于水印提取，我们基于深层检测模型共同训练水印提取器，并使用BCH编码有效地识别水印图像。最后，我们将方法应用于八种主要类型的深泡剂模型。实验表明，即使在沉重的损失通道中，我们的方法可成功地检测到平均准确性超过94％的深烟。这种方法独立于发电模型的培训，而不会影响原始模型的性能。此外，我们的模型需要培训数量非常有限的参数，并且对三种主要的自适应攻击具有弹性。可以在https：//github.com/guaizao/pluggable-watermarking
水印，可转移的攻击和对抗防御
一个非拟合组织计划开放分类器F，但希望通过将水印直接嵌入模型中来检测其使用。爱丽丝的任务是创建此水印。鲍勃的目的是使F在对手方面稳健，即确保很难找到看起来不奇怪但会导致F犯错误的查询。两个面临挑战：爱丽丝努力创建无法消除的水印，而鲍勃的防御措施变得越来越复杂。他们发现自己的项目已连接。爱丽丝的想法是在F中种植一个后门[1，2]，使她能够用隐藏的扳机来制作查询，该扳机激活后门，导致F错误分类，从而检测到F的使用。鲍勃的方法涉及平滑F以增强鲁棒性，这无意中消除了此类后门[2]。他们意识到自己的挑战是同一枚硬币的两个方面：一项任务的不可能可以保证另一个任务的成功。
为什么人工智能生成的内容标签规定未能达到要求
深度伪造 给深度伪造添加水印可能有助于识别一些人工智能生成的音频、照片和视频，但它并不能解决这些内容的创作和传播背后的恶意，尤其是在政治背景下。在政治领域，不良行为者可能会部署深度伪造，以虚假的方式展示公众人物说或做他们从未做过的事情，目的是左右舆论或影响选举。即使水印表明视频是人工智能生成的，这些人仍然可以传播它来误导观众，因为他们依赖许多人会忽视或误解水印的可能性。同样，当深度伪造的目的是让某人难堪或骚扰时，即使水印成功地提醒大多数人内容是由人工智能生成的，深度伪造仍可能达到其预期效果。此外，使用 GenAI 并不是制作看似逼真的欺骗性媒体的唯一方法。个人可以手动创建欺骗性媒体，例如录制虚假音频的语音模仿者，或使用非人工智能数字工具，例如照片编辑软件来创建误导性图像。
关于数字图像安全性深度学习应用的调查
摘要。在数字时代，在社交媒体上共享图片已成为一个共同的隐私问题。为了防止私人图像被窃听并破坏，开发了安全有效的图像密封造影，图像加密和图像身份验证非常困难。深度学习为数字图像安全提供了解决方案。首先，我们就图像隐志中的深度学习应用做出了总体结论，以产生五个方面：封面图像，seego-image，嵌入变化概率，无封面隐肌和Steg-分析。第二，我们还将和比较了六个方面中使用的深度学习方法：图像加密从图像压缩，图像分辨率改进，图像对象检测和分类，钥匙生成，端到端图像加密和图像加密式分析。第三，我们从五个角度收集图像身份验证中的深度学习方法：图像伪造检测，图像产生，图像水印提取和检测，图像水印攻击以及图像水印。最后，我们总结了图像密集术，图像加密和图像身份验证中深度学习利用的未来研究方向。©2021光学仪器工程师协会（SPIE）[doi：10 .1117/1.OE.60.12.120901]
algo Zen（进一步的“策略”）风险级别：50％的NAV ...
第一个报告期，应从战略开始日期开始，应在日历季度的最后日期或该战略的战略终止日期的投资日期终止，该战略的重点是由于资产在一个交易日内和更长的期限内的资产波动而获得资本增长，但它侧重于长期投资者，具有1年和1年的投资期。The performance of this Strategy shall be compared as followings: for the first reporting period – with the market value of the Initial Investment as of the commencement date for the following reporting periods – the High Watermark over the life cycle of the Strategy calculated on any previous Reporting Period's End Date Characteristics of the Strategy* The Company aims to keep the risk of the Strategy calculated on the basis of the VaR model with a 99% confidence level, at a level below VAR(99) = 10% within One day.