Targeted Counterfactual Fingerprinting for Black-Box LLM Ownership Verification
大语言模型（LLM）作为高价值资产，常面临通过重新部署、微调、量化或进一步对齐而衍生的窃取风险。由于部署后的LLM通常仅通过黑盒查询API对外暴露，所有权验证往往依赖于文本响应的比对。然而，黑盒环境下的开放式生成具有高度的表面形式可变性，重
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该论文首次对机器学习模型的所有权证明问题进行了正式研究。随着机器学习的广泛采用，保护模型所有权成为关键挑战。作者将模型所有权证明建模为三方博弈：模型所有者、窃取者和裁判。模型所有者将原始模型轻微扰动后生成一个变换模型，并附带一个所有权证明。
Cert-LAS: Toward Certified Model Ownership Verification for Text-to-Image Diffusion Models via Layer-Adaptive Smoothing
随着文本到图像（T2I）扩散模型在创意应用中的广泛使用，模型被未经授权使用的问题日益严重，模型所有权验证（MOV）成为保护知识产权的重要手段。现有基于后门的扩散模型水印方法通常隐含假设验证过程是“忠实”的，即验证者可以查询可疑模型并获得可信