Beyond Scalar Probes: Exploiting Vector-Valued Outputs in ReLU Networks For Signature Extraction
本文重新审视了针对 ReLU 前馈神经网络的"密码分析式"模型提取问题，即把神经网络权重与偏置的恢复类比为对密码算法的密钥恢复，从几何与代数两个视角对这一问题给出新的刻画。论文指出，以往工作大多把注意力集中在网络的单个输出分量上（例如沿某一
#model-ip-protection
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← 返回所有主题Dual-Locking Learned AI Models: A PIN-Based Sparse QIM Watermarking and Adaptive Index Permutation Approach
该论文研究的是训练后神经网络的知识产权保护与防未授权使用问题，提出了一套名为「双锁」的模型保护框架，把「密钥驱动的索引置换」与「基于 PIN 的稀疏 QIM 水印」结合起来。核心思路分两层：第一层是锁定机制，对自适应选出的索引向量（如权重矩
Understanding the Security Boundary of Obfuscation-based On-Device LLM Protection
该论文研究设备端大语言模型（LLM）知识产权保护中的安全边界问题。背景上，可信执行环境（TEE）为在本地设备上保护 LLM 权重提供了有前景的隔离机制，但 TEE 本身存在计算瓶颈。现有 TEE 屏蔽式 LLM 划分（TSLP）方法通过高效