Concealing LLM-Based Multi-Agent Topology via Phantom Structure Injection
该论文研究的是 LLM 多智能体系统（MAS）中的通信拓扑泄露与防护问题。在 MAS 中，智能体之间的通信拓扑决定了信息如何在各节点间流动，通常是系统设计的核心要素，往往承载着厂商专有的架构知识（例如哪些智能体互相协作、采用何种分层或中心化
#ip-protection
共收录 9 条相关情报。
← 返回所有主题LoRo-Mark:Provably Lossless and Robust Agent Watermarking
该论文关注的是 LLM Agent 作为商业服务被部署后所面临的「Agent 重打包（agent repackaging）」风险：攻击者通过 API 将受保护的 Agent 集成进自己的应用中，并以自己的品牌身份对外提供，同时可能对执行流程
Membership is Ownership: A Robust Ownership Verification Framework for Diffusion Models
本论文针对大规模扩散模型（如 DDIM 和 Stable Diffusion）的知识产权（IP）保护问题，提出了一种新颖的模型所有权验证框架 MiO（Membership is Ownership）。研究背景是：扩散模型在训练过程中消耗大量
Fingerprinting Text-to-Image Diffusion Models via Collapsed Generation
该论文针对专有文本到图像扩散模型的知识产权（IP）保护问题，提出了一种基于“塌缩生成”（collapsed generation）现象的非侵入式模型指纹识别框架。随着此类模型以托管服务和可下载检查点形式分发，模型泄露、复制或未经授权的微调纠
Kerckhoffs-Compliant Watermarking for Physical Design IP Protection: From Placement to Routing
本文针对现代VLSI物理设计（PD）知识产权（IP）保护问题，提出了一种名为PDMarks的Kerckhoffs合规水印框架。物理设计IP包含优化后的单元布局、时钟分配和布线决策，是芯片设计流程的核心资产。随着PD工具的可访问性增加，未经授
Side-Channel-Assisted Reverse-Engineering of Encrypted DNN Hardware Accelerator IP and Attack Surface Exploration.
深度神经网络（DNN）在众多应用领域中展现出卓越性能，随着模型规模与复杂度的增长，硬件DNN加速器日益普及。基于FPGA的DNN加速器兼具接近专用集成电路（ASIC）的效率与出色的灵活性，成为快速演进的深度学习实现的主要硬件平台之一，尤其在
LineageMark: Multi-user White-box Watermarking for Contribution Tracing in Model Derivation Chains
本文针对开放大语言模型（LLM）生态系统中模型在多领域、多应用场景下频繁适配形成多阶段衍生链导致的贡献溯源与知识产权保护难题，提出了一种名为LineageMark的多用户白盒水印框架。现有水印方法主要针对单用户一次性嵌入，无法有效应对多次模
ObfAx: Obfuscation and IP Piracy Detection in Approximate Circuits
本文针对近似电路（Approximate Circuits）在作为可复用知识产权（IP）核部署时面临的知识产权（IP）盗版检测问题展开研究。近似电路通过在计算精度与硬件效率之间取得优异折衷，在低功耗、高性能计算场景中得到广泛应用。然而，现有
ArmSSL: Adversarial Robust Black-Box Watermarking for Self-Supervised Learning Pre-trained Encoders
提出一种名为ArmSSL的框架，用于对自监督学习预训练编码器进行黑盒可验证且对抗鲁棒的水印保护，在不影响主任务效用的前提下实现知识产权防护。