研究人员开发了一种名为AdaLoc的新方法，通过将访问密钥嵌入到模型参数的子集中来增强深度神经网络（DNN）的安全性。这种方法实现了可适应的模型使用控制，这意味着即使在微调或特定任务更新后，也可以在不进行完全重新密钥设置的情况下，将模型的效用恢复到授权状态。在各种基准测试和架构上的实验表明，AdaLoc在为授权用户保持高精度的同时，能够显著降低未经授权访问的性能，使其下降到接近随机猜测的水平。 AI
影响 引入了一种新颖的方法来保护已部署的AI模型免遭未经授权的使用和改编。
排序理由 提出模型使用控制新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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