XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System水印
注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
摘要：联合学习（FL）是一个分布式范式，它使多个客户能够在不共享其敏感本地数据的情况下协作训练模型。在这种隐私敏感的环境中，同态加密（HE）通过对加密数据启用计算来起重要作用。这阻止了服务器在聚合过程中进行逆向工程模型更新，以推断私人客户数据，这是在医疗保健行业（患者conditions contions contementies contementies contementions pmagemation is Pamentaint''的情况下的重要关注。尽管有这些进步，但FL仍容易受到培训阶段恶意参与者的知识产权盗窃和模型泄漏的影响。为了抵消这一点，水标作为保护深神经网络（DNNS）的知识产权的解决方案。但是，传统的水印方法与HE不兼容，这主要是因为它们需要使用非溶液功能，而HE并非本地支持。在本文中，我们通过提出单个同型加密模型上的第一个白色框DNN水印调制来解决这些挑战。然后，我们将此调制扩展到符合他处理约束的服务器端FL上下文。我们的实验结果表明，所提出的水印调制的性能等效于未加密域上的水印。
检测深泡和生成性AI：有关AI水印和多媒体真实性研讨会的标准报告
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伪andom代码的新结构
此外，请注意，如果0因此，如果许多P I远离一个P，则水印LLM的输出相对接近CodeWord x 1。。。x n。水印llm采用代码字X 1。。。x n作为其输入之一，输出z 1。。。z n，这样它充当损坏的渠道。对于足够高的熵输出，许多P I足够接近1 /2，因此z 1。。。z n相对接近x 1。。。x n，任何具有秘密钥匙的人都可以解码z 1。。。z n，从而确认输出已被水标记。此外，LLM输出Z = Z 1。。。z n也通过试图逃避检测的对手对腐败也是强大的，因为假设Δ（z，〜z）很小，那些Z仍将被秘密钥匙的人解码（如果对手没有对z进行重大更改，那将是这就是这是这样。因此，水印和编辑的文本对应于损坏的PRC代码字。
打击深度伪造
数字水印可以嵌入媒体中，这有助于检测后续的深度伪造。一种形式的水印会添加计算机可检测但人类无法察觉的像素或音频模式。这些模式会在任何被修改的区域中消失，从而使所有者能够证明媒体是原始媒体的更改版本。另一种形式的水印会添加一些功能，使使用该媒体制作的任何深度伪造看起来或听起来都不真实。 元数据（描述媒体中数据的特征）可以以加密安全的方式嵌入。缺失或不完整的元数据可能表明媒体已被更改。 区块链。将媒体和元数据上传到公共区块链会创建一个相对安全的版本，该版本无法更改，否则其他用户会发现更改。然后任何人都可以将文件及其元数据与区块链版本进行比较，以证明或反驳真实性。
确保安全、可靠、值得信赖的人工智能
做出此项承诺的公司认识到，让人们能够理解音频或视频内容是否由人工智能生成非常重要。为了实现这一目标，他们同意开发强大的机制，包括在其任何公开可用系统创建的音频或视频内容的出处和/或水印系统，这些系统将在水印系统开发后引入。他们还将开发工具或 API 来确定特定内容是否由他们的系统创建。易于与现实区分开来或旨在易于识别为由公司人工智能系统生成的视听内容（例如人工智能助手的默认声音）不在本承诺范围内。水印或出处数据应包括创建内容的服务或模型的标识符，但不必包含任何可识别用户的信息。更一般地说，做出此项承诺的公司承诺与行业同行和标准制定机构合作，以开发技术框架，帮助用户区分用户生成的音频或视频内容与人工智能生成的音频或视频内容。
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]
![[外部] 一项旨在打击 2024 年选举中人工智能欺诈行为的技术协议](/simg/g:\will\search\icon\source\4\48fa94f769433a18833afabdbe7373be6cf0b783.png)
[外部] 一项旨在打击 2024 年选举中人工智能欺诈行为的技术协议
a. 支持技术创新的发展，通过识别逼真的人工智能生成的图像和/或证明内容及其来源的真实性，以减轻由欺骗性人工智能选举内容带来的风险，但要理解所有此类解决方案都有局限性。这项工作可能包括但不限于开发分类器或强大的出处方法，如水印或签名元数据（例如 C2PA 或 SynthID 水印开发的标准）。b. 继续投资推进音频视频和图像的新出处技术创新。c. 努力在适当的情况下将机器可读信息附加到用户使用本协议范围内的模型生成的逼真的人工智能生成的音频、视频和图像内容中。
使用slantlet变换与增强的骑士旅游算法
摘要这项研究介绍了一种新颖且可靠的水印方案，用于医学脑MRI DICOM图像，以同时解决高度不可识别和鲁棒性的挑战。该计划确保隐私控制，内容身份验证和防止重要的电子患者记录信息的脱离。为增强了不可识别的性，引入了动态可见性阈值参数。可嵌入的区域和不可安装的区域被定义为增强鲁棒性，并且基于slantlet Trans-形式的增强的骑士旅行算法将嵌入序列置于增加安全性。该方案以超过当代技术的峰值信噪比（PSNR）评估，取得了显着的结果。广泛的实验证明了对各种攻击的韧性，较低的位错误率（BER）和高归一化互相关（NCC）值。所提出的技术优于现有方法，强调其在医学图像水印中的出色性能和有效性。
《京畿道人工智能应用政策建议》
需要通过制定和使用非侵入性结果利用清单、禁止基于种族、性别、地域的偏见和歧视性的数据选择和使用、结果的验证和重新解释、数据水印技术的引入和应用等方式，打造安全可靠的人工智能利用环境。