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English(EN) Cyclic Denoising Reveals Ultrastable Memories in Diffusion Models

新的循环去噪攻击揭示了扩散模型中的“超稳定记忆”

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种名为循环去噪的新技术，用于探测图像扩散模型中记忆的训练数据。该方法涉及在受控噪声水平下重复应用前向和后向扩散过程，从而揭示模型中的“超稳定记忆”。这些记忆即使在严重损坏后也能再生，并能持续数千个周期，通常对应于特定的训练图像，如图库照片或水印。该攻击仅需要采样器级别的控制，不需要梯度、权重检查或对训练数据的先验知识，展示了其在隐私和版权审计方面的潜力。 AI

影响 这项研究提供了一种探测扩散模型中记忆数据的新颖方法，对隐私和版权合规具有重要意义。

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新的循环去噪攻击揭示了扩散模型中的“超稳定记忆”

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Rishabh Sharma, Stefano Martiniani ·

    循环去噪揭示扩散模型中的超稳定记忆

    arXiv:2606.24000v1 Announce Type: new Abstract: We introduce cyclic denoising -- repeated forward and reverse diffusion at controlled noise amplitudes -- as an extraction attack for image diffusion models. Inspired by random organization in disordered solids, cyclic denoising exp…

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Stefano Martiniani ·

    循环去噪揭示扩散模型中的超稳定记忆

    We introduce cyclic denoising -- repeated forward and reverse diffusion at controlled noise amplitudes -- as an extraction attack for image diffusion models. Inspired by random organization in disordered solids, cyclic denoising exposes regions of the learned distribution that ar…

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