From Bits to Beliefs: Recoverable Semantic Fingerprints for Black-Box Verification of Large Language Models
该论文关注开放权重大语言模型（Open-weight LLM）在发布后被复制、微调并通过黑盒 API 二次分发的场景下，原始模型所有者难以进行发布后归属验证的问题。现有黑盒指纹方案通常依赖「秘密查询—密钥对」：向可疑模型发送特定触发输入，检
#model-watermark
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← 返回所有主题Explanation as a Watermark: Towards Harmless and Multi-bit Model Ownership Verification via Watermarking Feature Attribution.
本文提出了一种名为“解释即水印”(Explanation as a Watermark) 的神经网络模型所有权验证方案，旨在解决深度学习模型被窃取或未经授权复用时的归属认定问题。传统模型水印方法通常直接修改模型参数或输出，可能会影响模型在正