评估自适应攻击至关重要。传统防御在静态攻击中有效,但对自适应攻击效果不佳。通过“模型强化”提升AI模型识别恶意指令的能力,降低攻击成功率。保护AI模型需多层防护,并持续评估和改进防御措施,以确保安全性和可靠性。
该文综述水印技术研究:提出自适应攻击可破解五种图像水印;开发大模型水印算法并推出WaterBench基准,发现生成质量难保;提出对抗性水印Adv-watermark及稳健优化以提升鲁棒性;评估DNN水印稳健性不足;提出文本水印评估框架,认为现有技术可部署;还涉及扩散模型编辑的RIW隐形水印、视频水印篡改定位及脆弱水印防篡改。
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