У нас вы можете посмотреть бесплатно Off-The-Shelf Image-to-Image Models Are All You Need To Defeat Image Protection Schemes или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Готовые модели 'изображение в изображение' — это все, что нужно для взлома схем защиты изображений Данный документ выявляет критическую уязвимость в существующих схемах защиты изображений, обусловленную развитием генеративного искусственного интеллекта (GenAI). Традиционные методы защиты основываются на добавлении незаметных искажений к изображениям для предотвращения неправомерного использования, такого как дипфейки или имитация стиля, при этом предыдущие атаки требовали специализированных инструментов. Однако данное исследование демонстрирует, что готовые, общедоступные модели GenAI "изображение в изображение" могут быть перепрофилированы в универсальные "удаляющие шум" средства с помощью простых текстовых запросов, эффективно удаляя широкий спектр защитных искажений. В восьми тематических исследованиях, охватывающих шесть различных схем защиты, эта универсальная атака не только обходит защиту, но и превосходит существующие специализированные атаки, сохраняя при этом полезность изображения для злоумышленника. Результаты показывают, что многие текущие механизмы защиты создают ложное чувство безопасности. Авторы подчеркивают острую необходимость в разработке надежных защит и предлагают, чтобы любой будущий механизм защиты тщательно тестировался на устойчивость к атакам с использованием таких готовых моделей GenAI, поскольку эти модели будут продолжать развиваться, усугубляя угрозу. #GenAI #ЗащитаИзображений #Кибербезопасность #Уязвимость #Дипфейки #МанипуляцииСИзображениями #ГотовыйИИ #УдалениеШума #БезопасностьМашинногоОбучения #ЭтикаИИ Поддержка: https://boosty.to/krastykovyaz документ - https://arxiv.org/pdf/2602.22197v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu создано с помощью NotebookLM