来自芝加哥大学的一组研究人员推出了夜影1.0，这是一款先进的攻击性数据污染工具，旨在打击未经授权使用机器学习模型的行为。这个工具与之前报道过的防御保护工具Glaze相配合使用。
夜影专门设计用于针对图像文件，旨在迫使机器学习模型尊重内容创作者的权利。夜影通过污染图像数据，对吞入未经授权内容的模型造成干扰。该工具最小化对人眼可见的原始图像的更改，同时困惑AI模型。例如，对人类来说，一张图像可能只是一只牛在绿色的牧场上的阴影图像，但对AI模型来说，它可能被解释为一只手袋躺在草地上。
夜影团队包括芝加哥大学的博士生Shawn Shan、Wenxin Ding和Josephine Passananti，以及教授Heather Zheng和Ben Zhao。他们在2023年10月的一篇研究论文中详细介绍了夜影的细节。夜影使用的技术是一种特定提示的污染攻击，即在模型训练期间，故意操纵图像以模糊其真实标签的边界。
夜影的推出是对未经授权数据收集的不断增长的关注的回应，这已经导致了内容创作者与人工智能企业之间的多起法律争议。研究人员认为，夜影可以成为内容所有者保护其知识产权的强大工具，这些所有者被模型训练者忽视版权声明和其他形式的权限。
需要注意的是，夜影确实存在一定的局限性。该软件可能会对原始图像产生细微的差别，特别是对于拥有纯色与平滑背景的艺术作品。此外，未来可能会出现对抗夜影的方法，但研究人员相信他们可以相应地调整他们的软件。
团队建议艺术家同时使用Glaze和夜影来保护他们的视觉风格。夜影专注于图像数据，而Glaze则改变图像，防止模型复制艺术家的视觉风格。通过保护其作品的内容和风格，艺术家可以保持其品牌声誉，并阻止未经授权的复制。
尽管夜影和Glaze目前需要单独的下载和安装，但团队正在努力开发一个合并版本，以简化内容创作者的过程。
夜影常见问题解答：
问：夜影1.0是什么？
答：夜影1.0是芝加哥大学研究人员开发的攻击性数据污染工具，用于打击未经授权使用机器学习模型的行为。
问：夜影的目的是什么？
答：夜影旨在通过污染图像数据，对吞入未经授权内容的模型造成干扰，迫使机器学习模型尊重内容创作者的权利。
问：夜影是如何工作的？
答：夜影在最小化对原始图像可见的更改的同时困惑AI模型。它操纵图像数据，使人可能会将其视作某个东西，而AI模型则会以不同的方式解释它。
问：谁开发了夜影？
答：夜影团队包括来自芝加哥大学的博士生Shawn Shan、Wenxin Ding和Josephine Passananti，以及教授Heather Zheng和Ben Zhao。
问：夜影有研究论文吗？
答：是的，研究人员于2023年10月发表了一篇论文，详细介绍了夜影的细节。
问：什么是特定提示的污染攻击？
答：夜影利用特定提示的污染攻击技术，在模型训练期间操纵图像，模糊其真实标签的边界。
问：夜影旨在解决什么问题？
答：夜影的开发是对未经授权数据收集不断增长的关注的回应，这已经导致内容创作者与人工智能企业之间的法律争议。
问：夜影的局限性是什么？
答：夜影可能会对原始图像产生细微的差别，特别是对于拥有纯色与平滑背景的艺术作品。未来可能会出现对抗夜影的方法。
问：Glaze是什么？
答：Glaze是一种防御保护工具，与夜影配合使用。它改变图像，防止模型复制艺术家的视觉风格。
问：艺术家如何使用夜影和Glaze保护自己的作品？
答：通过同时使用夜影和Glaze，艺术家可以保护他们作品的内容和风格，以保持其品牌声誉，并阻止未经授权的复制。
定义：
1. 机器学习模型：允许计算机在没有明确编程的情况下学习和进行预测或决策的算法和统计模型。
2. 数据污染：恶意行为者操纵数据以误导机器学习模型，并导致其产生错误的结果的技术。
3. 内容创作者：制作原创艺术、文学、音乐等作品的个人或实体。
4. 版权声明：声明特定作品的所有权和权利，并警告不得未经授权使用或复制该作品的声明。
建议相关链接：
1. 芝加哥大学新闻
2. The Register
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