تتجه أنظار الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي إلى أهمية حماية حقوق الملكية الفكرية في ظل التطورات السريعة للنماذج التوليدية، وخاصة نماذج تحويل النص إلى صورة (T2I). في هذا السياق، ظهرت تقنية بصمات النماذج كحل مبتكر يهدف لحماية هذه النماذج من التوزيع غير المصرح به.

أحد أبرز التحديات التي واجهتها الأساليب التقليدية للبصمات هو نقص القدرة على مقاومة هجمات التآمر، حيث يعمد مجموعة من المهاجمين إلى الدمج بين نماذجهم لإخفاء أو إزالة هذه البصمات. في بحث جديد، تم الكشف عن ثغرة نظامية غير مستكشفة سابقًا في طرق بصمات النماذج، ما دفع الباحثين لتطوير طريقة جديدة تعزز قوة هذه البصمات.

تتضمن الطريقة المقترحة ترميز سلاسل من البيانات الثنائية (البصمات) في معامل وحدة تطبيع مخصصة تتكامل في نماذج (T2I)، مما يضمن إمكانية استعادة البصمات بشكل موثوق من أي صورة تم إنشاؤها. وللحد من هجمات التآمر ومنع إعادة توزيع النماذج بشكل غير قانوني، تم تقديم آلية جديدة تعتمد على تحويلات معلمات غير قابلة للفقد تساعد في تقليل جودة الصور الناتجة عن النماذج المتآمرة، مما يجعلها غير صالحة للاستخدام الفعال.

علاوة على ذلك، تم تصميم هذه الطريقة لتمكين المطورين من إنشاء نسخ متعددة من نماذج البصمات بكفاءة عبر إعادة معلمات وحدة التطبيع المخصصة دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج. ويدعم ذلك استراتيجية تحسين تعتمد على السيناريو الأسوأ لتعزيز مقاومة النماذج للهجمات.

تظهر التجارب أن الطريقة المقترحة تحقق دقة عالية في استعادة البصمات تصل إلى 99.5%، كما تقدم مستوى متقدم من الحماية ضد هجمات التآمر، مما يزيد من مؤشر تباين الصور (FID) للنماذج المتآمرة بشكل كبير.