版权保护与水印技术：融合LORA层的白盒水印，版权保护
SEAL: Entangled White-box Watermarks on Low-Rank Adaptation
2025-01-16｜Yonsei U, AI, Delhi Technological U|🔺2
http://arxiv.org/abs/2501.09284v2
https://huggingface.co/papers/2501.09284
研究背景与意义
近年来，随着深度神经网络（DNN）作为知识产权（IP）的重要性日益增强，保护其版权的需求也随之上升。尤其是低秩适应（LoRA）等高效的模型微调方法因其轻量化和高效性，成为了定制大型预训练模型的主流策略。然而，现有的水印技术在应对LoRA权重的版权保护方面仍显不足。本文提出的SEAL（SEcure wAtermarking on LoRA weights）方案，旨在通过将秘密的非可训练矩阵嵌入LoRA权重中，以实现对模型的版权保护。这一方法不仅可以有效地标识模型的所有权，还能在不影响模型性能的前提下，增强其对各种攻击的抵御能力。
研究方法与创新
SEAL的核心创新在于其采用了一种非可训练的常量矩阵作为“护照”，嵌入到LoRA权重中。这一设计使得权重在训练过程中与护照紧密结合，形成一种“纠缠”关系，从而在模型微调后，能够通过简单的矩阵分解来验证所有权。与传统的水印方法相比，SEAL不需要额外的损失项来嵌入水印，避免了对模型性能的影响。此外，SEAL在面对移除、混淆和模糊攻击等多种威胁时，表现出强大的鲁棒性，确保了版权保护的有效性。
实验设计与结果分析
在实验设计中，研究者通过在不同任务上验证SEAL的有效性，评估其在常识推理、文本到图像生成等场景中的表现。实验结果显示，采用SEAL的模型在多个基准任务上的性能与标准LoRA模型相当，甚至在某些情况下有所提升。此外，SEAL在面对各种攻击时，依然保持了较高的性能稳定性，验证了其在实际应用中的可行性。
结论与展望
SEAL作为一种新颖的水印方案，为LoRA权重的版权保护提供了一种有效的解决方案。通过将护照嵌入LoRA权重中，SEAL不仅实现了高效的所有权验证，同时也保持了模型的高性能。未来的研究可以进一步探索这一方法在其他参数高效微调技术中的应用潜力，以推动更广泛的知识产权保护措施的实施。
