大模型水印

学习题为《Reversible steganography in cipher domain for JPEG images using polynomial homomorphism》的论文随着物联网（IoT）设备的普及，大量敏感数据（如指纹、身份信息）需要在云端传输和存储。传统隐写技术虽然能隐藏信息，但无法保护图像本身的隐私。

《FedTracker: Federated Learning Ownership Verification and Traceability via Multi-Grained Fingerprinting》一文提出了一种创新框架FedTracker，旨在解决联邦学习（FL）中的知识产权保护和数据源追溯问题。随着AI模型训练成本增加和数据隐私法规的严格化，FedTracker通过多粒度指纹技术实

最近无论是斯坦福机器人炒虾，还是特斯拉官宣机器人进厂，都赚足了眼球，实力证明了具身智能（Embodied Intelligence）的火爆。先不说具身智能是实现AGI的关键环节，也是未来研究的重要方向，从发论文的角度来看，，可见入局具身智能早已成了必然趋势。具身智能（Embodied Intelligence）是人工智能和认知科学中的一个研究方向，着重于研究智能体如何通过与物理环境的互动来获得和展

Arnold变换的原理是先作x轴方向的错切变换，再作y轴方向的错切变换，最后的模运算相当于切割回填操作，当对图像进行Arnold变换时，就是把图像的各个像素点位置按照下列公式进行移动，从而得到一个相对原图像比较混乱的图像。从直方图来看，加密后的加密图像直方图与原始图像的直方图没有区别，因为Arnold加密仅仅只是变换图像像素值的位置，像素值并没有改变。可见Arnold加密的安全隐患就在于图像直方图

隐含水印技术为 AIGC 的版权保护和内容溯源提供了一种创新的解决方案。通过在潜在扩散空间中注入和检测水印，该技术不仅能够实现图像的版权归属和来源追踪，还能够验证图像的完整性。实验结果表明，该技术在保持图像质量的同时，能够有效地抵御各种攻击，展现出强大的鲁棒性。未来，随着技术的不断发展和优化，隐含水印技术有望在更广泛的领域得到应用，为 AIGC 的健康发展保驾护航。

TPE技术的目标是在加密图像的同时保留其缩略图的特征，以便用户能够快速识别和管理图像，而无需解密整个图像。此外，随着人工智能和机器学习技术的发展，如何将这些技术与TPE-DNA方案相结合，以提高图像加密的智能化水平，也是一个值得探索的方向。通过结合差分扩展和DNA编码技术，该方案不仅能够有效保护图像隐私，还能在不解密的情况下保留图像的缩略图特征，从而提高了云服务的可用性。总之，随着技术的不断进步，

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