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Defense Against Model Stealing Based on Account-Aware Distribution Discrepancy
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内容提要
本研究提出了一种新的防御模型盗用的方法——账户感知分布差异（ADD），旨在识别恶意查询。实验结果表明，D-ADD模块在图像分类模型中有效防御多种攻击，同时对正常用户的影响较小。
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关键要点
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本研究提出了一种新的防御模型盗用的方法——账户感知分布差异（ADD）。
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ADD通过利用账户的局部依赖性来识别恶意查询。
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实验结果表明，D-ADD模块在图像分类模型中有效防御多种攻击。
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D-ADD对正常用户的服务干扰较小。
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