XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数字水印
foldmark：使用水印
蛋白质结构是理解蛋白质功能的关键，对于生物工程，药物发现和分子生物学的进展至关重要。最近，随着生成AI的结合，计算蛋白结构预测/设计的功率和准确性已得到显着提高。然而，诸如版权保护和有害内容产生（生物安全）等道德问题对蛋白质生成模型的广泛实施构成了挑战。在这里，我们研究是否可以将水印嵌入蛋白质生成模型及其输出中，以进行版权认证和跟踪生成的结构。作为概念证明，我们提出了一个两阶段的方法折叠标记，作为蛋白质生成模型的广义水印策略。FOLSMARK首先要预处理水印编码器和解码器，它们可以轻微调整蛋白质结构以嵌入用户特定的信息，并忠实地从编码结构中恢复信息。在第二步中，蛋白质生成模型通过水印条件的低级适应（Waterlora）模块进行微调，以保持发电质量，同时学习产生具有高回收率的水印结构。广泛的实验是在开源蛋白结构预测模型（例如Esmfold和Multiflow）和从头结构设计模型（例如Framediff和Foldflow）上进行的，我们证明我们的方法在所有这些生成模型中都是有效的。同时，我们的水印框架只会对原始蛋白质结构质量产生可忽略的影响，并且在潜在的后加工和适应性攻击下具有强大的影响。
AI 标签和水印 – 解释
在实践中，在训练 AI 模型时，训练数据的标记主要用于对图像进行分类（例如汽车或动物）。另一方面，文本的标记有助于识别情绪或特定关键词。对于旨在识别语音的 AI 系统的训练，标记还可以包括转录录音或识别音频输入文件中的特定噪音（例如背景中的交通或飞机）。
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
生成AI水印的前方
指纹识别（或复制检测）存储数据库中所有AI生成内容的哈希，例如。Neuralhash（Apple Inc.，2021年）。这些哈希是向量表示∈{0，1} k或r k通常是由自我保护的特征提取器生成的（Oquab等人。，2023; Devlin等。，2018年）。查询一块内容时，我们将其哈希与数据库中的哈希进行了比较，并确定它是否是重新发电的副本。在大规模上，存储哈希并通过它们进行搜索很麻烦，并且反向搜索必须近似以易于处理（Douze等人。，2024）。此外，功能提取器对内容修改并不完全鲁棒：例如，音频及其×1.25速度版本可能具有不同的哈希。这两个因素会导致错误，尤其是在对抗环境中（Douze等人，2021; Papakipos等。，2022）。另一个缺点是需要将哈希存储在数据库中，这使得很难共享，而开源场景不可能。
与模型无关的参数估计水印...
虽然 PEST 与现有的非线性参数估计软件有一些相似之处（它使用一种功能强大且稳健的估计技术，该技术已在各种问题类型上进行了广泛的测试），但它的设计理念却截然不同。PEST 的新颖之处在于它允许您使用特定模型进行参数估计和/或数据解释，而无需对该模型进行任何更改。因此，PEST 可以适应现有模型，您无需让您的模型适应 PEST。通过将 PEST 包装在您的模型上，您可以将其变成您的模型模拟的系统的非线性参数估计器或复杂的数据解释包。该模型可以是简单的或复杂的，自制的或购买的，并且可以使用任何编程语言编写。
针对量子对手的 PRF 水印
我们发起了针对量子对手的软件水印研究。量子对手会以盗版软件的形式生成量子状态，从而可能从经典标记软件中删除嵌入的消息。从量子盗版软件中提取嵌入的消息非常困难，因为测量可能会不可逆地改变量子状态。在针对经典对手的软件水印中，消息提取算法关键是使用经典盗版软件的（输入-输出）行为来提取嵌入的消息。即使我们用量子安全构建块实例化现有的水印 PRF，由于上述量子特定属性，它们是否对量子对手安全尚不清楚。因此，我们需要全新的技术来实现针对量子对手的软件水印。在这项工作中，我们为量子对手（对量子对手不可移除）定义了安全水印 PRF 和 PKE。我们还介绍了两个水印 PRF 和一个水印 PKE，如下所示。
AI驱动的患者分析和诊断支持系统
I.简介数字图像处理是计算机科学中快速创建范围。对于研究工作而言，这是一个极其引人注目的领域，其各种技术被用作广泛应用的一部分，例如人类系统界面，医疗代表，图像UP等级，法律实施以及用于安全目的的数字水印。数字水印是数字图像处理的利用率。它在广泛的应用中很有用。Tirkel在1993年首先使用数字水印技术。Tirkel展示了两个水印系统，以笼罩图片中的水印数字数据。数字图像水印是覆盖数据的过程。信息/数据以计算机化物质的形式，例如图片，文本，音频和视频。从根本上讲，数字水印是一种在封面图像中安装一些有价值和机密信息的方法，以后可以提取或分离出来，例如内容验证，所有者识别，内容安全性和版权保证等。
生成人工智能和水印 - 欧洲议会
因此，全球的政策制定者都在思考如何设计和实施水印技术，以确保值得信赖的人工智能环境。中国已经采取措施禁止没有水印的人工智能生成图像。美国政府的任务是开发有效的标签和内容来源机制，以便最终用户能够确定内容何时是使用人工智能生成的，何时不是。G7 要求公司开发和部署可靠的内容认证和来源机制，例如水印，以使用户能够识别人工智能生成的内容。欧盟于 2023 年 12 月临时达成的新人工智能法案对人工智能系统的提供者和用户提出了一些义务，以便能够检测和追踪人工智能生成的内容。履行这些义务可能需要使用水印技术。
语言模型的公共可检测水印
生成的AI（Genai）技术，例如语言模型（LMS）和扩散模型，具有令人印象深刻的功能。这些功能包括文本学习，代码完成，文本到图像生成以及文档和代码聊天。然而，Genai技术也用于邪恶目的（例如，产生伪造的推文，产生攻击和有害散文）。To protect against such use cases, a large body of work has focused on detecting AI-generated content (Lavergne et al., 2008; Beresneva, 2016; Gehrmann et al., 2019; Zellers et al., 2019; Mitchell et al., 2023; GPTZero, 2023; Hendrik Kirchner et al., 2023).问题是：给定内容C，C是由特定的Genai工具生成的，例如GPT-4（OpenAI，2023），Gemini（Google DeepMind，2024）或稳定的扩散（Rombach等，2022）？非正式地，我们想要“ Genai Turing测试”。目前，试图检测任意AI生成的文本的主要方法是训练另一个AI模型以执行检测（Zellers等，2019; Mitchell等，2023; Gptzero，2023; Hendrik Kirchner等人，2023年，2023年）。此方法提出了一个关键的假设：AI生成的文本具有可通过AI识别的嵌入功能。这个假设的关键问题是，生成模型是明确设计的，以产生很难与自然内容（由人类或自然产生的）区分的现实内容。结果，随着生成模型的改善，任何“黑盒”检测方案都将遭受高误报和/或假阴性率。这些水印技术改变了生成过程，将“信号”嵌入生成的内容中。可用的探测器，例如Gptzero（Gptzero，2023）无法保证正确性 - 例如，作者直接指出，不应使用其工具引起的检测来谴责学生。为了避免这个基本问题，最近的一项工作（Aaronson，2023; Kirchenbauer等，2023; Christ等，2024; Kuditipudi等，2024）采取了另一种方法来检测AI含量。检测过程衡量信号：如果信号足够强，则可能是水标水标的。特别是Christ等人的加密方法。（2024）实现正式的完整概念（将检测到任何水印的文本），健全性（一个人不知道秘密而不能在文本上加水印）和失真（水印不会改变输出分布）。最后，这些水印
多媒体传输中的加密水印
摘要：这项研究是关于在Paddleocr中实施Yolo算法和机器学习的几个方面。提及讨论了这种技术集成以及他们在实现现实世界情景中完成任务和预期使用的方式。本文通过广泛分析文献并进行故意实验来实现这一目标。在本文中还捕获了有关算法有效性和挑战的见解。当代计算机视觉系统利用Yolo（您只看一次）和Paddleocr等有效的机器学习方法在几乎每个工业领域都扩展了。本文涉及这些算法在广泛的程序中的整合以及对实际领域的结果影响。本文对最新文献和实验分析进行了系统性阅读，以提出其用法的这一重要方面，未来的挑战及其前景。关键字：Yolo算法，Paddleocr，机器学习，对象检测，光学特征识别，深度学习。