AAAI 2026前瞻：iSeal加密指纹技术，为大语言模型版权保护提供端到端安全方案

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的训练成本动辄高达数百万美元，其模型权重已成为极具价值的知识产权资产。然而，随着商业价值的飙升，模型版权保护（IP Protection）也面临着前所未有的严峻挑战。传统的模型指纹或水印技术，往往基于一个脆弱的假设：攻击者只能通过黑盒API访问模型。现实情况是，高级攻击者一旦直接窃取模型权重并在本地部署，便获得了对模型的“端到端”完全控制权。他们可以逆向工程破解指纹，或实时篡改模型输出以绕过验证，使得现有保护措施形同虚设。

面对这一核心威胁，一项名为iSeal的创新技术应运而生，并已被人工智能顶级会议AAAI 2026录用。这项研究由史蒂文斯理工学院IntelliSys Lab与休斯顿大学ANTS Lab的研究团队共同完成，其核心贡献在于提出了首个面向“端到端模型窃取”场景的加密指纹方案。

传统指纹技术的阿喀琉斯之踵

目前主流的模型确权方法依赖于“模型指纹”技术，即在模型中植入特定的“触发器”。当输入这些预设的触发样本时，模型会输出特征化的响应，以此作为所有权的证明。但这种方法存在根本性缺陷：它无法抵御拥有模型完全控制权的攻击者发起的两种高级攻击：

• 合谋遗忘攻击：攻击者收集部分已知的指纹样本及其响应，通过针对性的微调或反向训练，让模型“遗忘”这些指纹特征。
• 响应篡改攻击：攻击者在模型推理过程中实时监控输出，一旦检测到疑似指纹响应，立即使用同义词替换、句式重组或语言模型润色等方式进行篡改，使验证者无法识别。

实验证明，在这两种攻击下，传统指纹方案的验证成功率会迅速降至接近零，保护彻底失效。

iSeal：构建牢不可破的加密验证协议

iSeal的创新之处在于，它不再试图植入一个静态的、容易被定位和移除的后门，而是将整个所有权验证过程构建为一个安全的加密交互协议。其技术框架围绕三个核心设计展开：

1. 加密指纹与外部编码器

iSeal引入了加密的指纹植入机制，并关键性地使用了一个外部编码器。这个设计将指纹信息与模型本身的权重参数解耦，指纹不再以明文形式存储在模型内部。这意味着，即使攻击者获得了全部模型权重，也无法通过逆向分析直接提取或识别指纹。

2. 抗遗忘的绑定机制

通过借鉴密码学中的“混淆与扩散”思想，iSeal将指纹特征通过复杂的条件概率，深度绑定到模型的核心推理能力中。指纹不再是模型上一个可独立剥离的“附件”，而是与模型功能交织在一起的有机部分。更重要的是，多个指纹之间互不纠缠，攻击者即使成功“遗忘”了其中一个，也无法撼动整个指纹验证体系。

3. 动态语义验证抵御篡改

为了应对推理阶段的输出篡改，iSeal放弃了传统的“精确字符串匹配”验证方式，转而采用基于语义相似度的动态验证策略，并结合了纠错编码技术。即使攻击者对输出进行了同义词替换或句式改写，验证算法依然能够从文本的深层语义和概率分布中，稳健地恢复出指纹信号。

卓越的实验性能：在12个主流模型上实现100%验证

研究团队在包括LLaMA、OPT在内的12个主流大语言模型上对iSeal进行了全面评估，结果令人印象深刻：

• 防御合谋攻击：在模拟攻击者利用窃取的权重进行微调和定向遗忘攻击的场景下，iSeal的指纹验证成功率（FSR）始终保持100%。而传统方法在少量攻击后即完全失效。
• 防御响应篡改：面对各种复杂的输出篡改手段，iSeal凭借其语义相似度验证与纠错机制，验证成功率依然维持在100%。
• 不影响原生性能：所有测试均表明，iSeal在提供强力版权保护的同时，并未对模型的原始任务性能产生任何负面影响。

消融实验进一步证实了其设计的关键性：移除可学习的外部编码器，或取消编码器的冻结训练策略，都会导致系统完全崩溃，验证成功率降至0%。这凸显了iSeal创新架构的必要性与精妙性。

论文信息
标题：iSeal: Encrypted Fingerprinting for Reliable LLM Ownership Verification
链接：https://arxiv.org/pdf/2511.08905

iSeal的出现，为动辄数亿美元投入的大语言模型研发提供了一把可靠的安全锁。它将版权保护从被动防御提升到了主动加密验证的新高度，有望成为未来AI模型商业化部署中不可或缺的安全基石。

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本文来源：机器之心

原文链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/db2cd862-4992-434b-b7c7-bff0aef2bb96