Компьютерные науки > Криптография и безопасность [представлен 3 декабря 2025 года (v1), последний пересмотренный вариант от 27 октября 2026 года (эта версия, v2)) Название: SELF: A Rouse Singular Value and Eigenquest Approach for LLM Fingerprinting View PDF HTML (экспериментальный) резюме: Охрана интеллектуальной собственности (IP) крупных языковых моделей (LMS) против краж модели представляет собой важнейшую задачу в современных исследованиях МА. Хотя отпечатки пальцев имеют важное значение для получения судебно-медицинских доказательств в качестве модели, существующие методы могут быть подвержены ложным заявлениям о нападениях, манипуляциям весом или высоким неверным положительным темпам, что подрывает их полезность. Чтобы преодолеть эти ограничения, мы предлагаем SELF - / rev {новую систему отпечатков пальцев на основе веса, разработанную для надежной судебно-медицинской экспертизы ИС с помощью состязательной модели проверки линейности}. SELF устраняет зависимость от входных данных и по своей сути сопротивляется ложным утверждениям, обеспечивая надежное /[обнаружение доказательств} путем уникального, масштабируемого и неизменяемого извлечения отпечатков пальцев посредством единичной ценности и разложения эйгенуальных значений веса внимания к LLM. Экспериментальные результаты свидетельствуют о том, что SELF поддерживает высокую точность обнаружения нарушений прав интеллектуальной собственности при значительном превышении самых современных базовых уровней в плане снижения…
SELF: Твердое сингулярное значение и подход к эйгенуальности для отпечатков на LLM
arXiv: 2512.2.03620v2 Тип уведомления: заменить перекрестное резюме: защита интеллектуальной собственности (ИС) крупных языковых моделей (МЖЛ) от кражи модели представляет собой важнейшую задачу в современных исследованиях МА. Хотя отпечатки пальцев имеют важное значение для получения судебно-медицинских доказательств в качестве модели, существующие методы могут быть подвержены ложным заявлениям о нападениях, манипуляциям весом или высоким неверным положительным темпам, что подрывает их полезность. Чтобы преодолеть эти ограничения, мы предлагаем SELF - / rev {новую систему отпечатков пальцев на основе веса, разработанную для надежной судебно-медицинской экспертизы ИС с помощью состязательной модели проверки линейности}. SELF устраняет зависимость от входных данных и по своей сути сопротивляется ложным утверждениям, обеспечивая надежное /[обнаружение доказательств} путем уникального, масштабируемого и неизменяемого извлечения отпечатков пальцев посредством единичной ценности и разложения эйгенуальных значений веса внимания к LLM. Экспериментальные результаты показывают, что SELF обеспечивает высокую точность обнаружения нарушений IP в момент подписания
