論文第一作者唐靈，張拳石老師課題組的博二學生。

今天要聊的是個硬核技術——如何給神經網(wǎng)絡刻上抹不掉的"身份證"?，F(xiàn)在大模型抄襲糾紛不斷，這事兒特別應景。

所謂神經網(wǎng)絡指紋技術，是指使用神經網(wǎng)絡內部如同人類指紋一樣的特異性信息作為身份標識，用于判斷模型的所有權和來源。傳統(tǒng)方法都在玩"貼標簽"：往模型里塞各種人造指紋。但問題是，模型微調（fine-tuning）就像給整容——參數(shù)一動，"整張臉"就變了，指紋自然就糊了。

面對神經網(wǎng)絡微調訓練的威脅，現(xiàn)有方案都在修修補補，而我們上升到理論層面重新思考：神經網(wǎng)絡是否先天存在某種對微調魯棒的特征？如果存在，并將該固有特征作為網(wǎng)絡指紋，那么無論對模型參數(shù)如何微調，該指紋就能始終保持不變。在這一視角下，前人的探索較為有限，沒有從理論上證明出神經網(wǎng)絡內部對微調天然魯棒的特征。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.01007論文標題：TowardstheResistanceofNeuralNetworkWatermarkingtoFine-tuning

方法介紹

這里我們發(fā)現(xiàn)了一個顛覆性事實：卷積核的某些頻率成分根本不怕微調。就像給聲波做DNA檢測，我們把模型參數(shù)轉換到頻率域，找到了那些"焊死"在頻譜上的特征點——我們拓展了離散傅里葉變換，從而定義了神經網(wǎng)絡一個卷積核所對應的頻譜，并進一步證明：當輸入特征僅包含低頻成分時，卷積核的某些特定頻率成分在微調過程中能夠保持穩(wěn)定。

實驗

最后，我們開展了一系列實驗，以評估所提出神經網(wǎng)絡指紋方法對微調操作的魯棒性。實驗結果表明，相較于現(xiàn)有主流的模型指紋與模型溯源方法，在所有數(shù)據(jù)集和微調使用的學習率設置下，我們的方法在模型溯源任務中均取得了最優(yōu)表現(xiàn)，尤其在高學習率條件下展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。

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