隨著生成式 AI 的廣泛應用，駭客不僅可能利用 AI 來發動攻擊，也可能竊取或濫用他人的 AI 模型。為了避免知識產權遭竊與濫用，模型水印（Model Watermarking） 與 偵測技術（Detection Techniques） 成為重要的防禦策略。

• 為什麼需要模型水印？

1.保護智慧財產權:
訓練一個大型 AI 模型需要龐大的資料與成本，一旦被竊取或非法複製，將造成重大損失。

2.模型來源追蹤:
若模型被未經授權散布，水印能幫助判斷其來源。

3.防止惡意濫用:
水印機制能讓開發者在必要時「識別並限制」特定模型的使用情境。

• 模型水印的技術方法:
  1.隱藏式水印（Invisible Watermarking）:
  在模型參數或權重中植入難以察覺的訊號，不影響模型效能，但可在驗證時檢測。

2.輸入輸出水印（Input-Output Watermarking）:
透過特定「觸發輸入」（Trigger Input），模型會產生可驗證的獨特輸出，類似於「隱藏的簽名」。

3.功能性水印（Functional Watermarking）:
在模型的行為中嵌入特定模式，例如對某些樣本給出固定回應，以此驗證模型真偽。

• 偵測技術的應用:
  除了防止模型被竊，另一個挑戰是 如何辨識 AI 生成的內容。這對於打擊假資訊、Deepfake 與惡意生成尤為重要。

1.統計特徵分析:
透過分析文字、圖像或聲音的統計特徵（如語言模型的詞彙分布、影像像素的紋理規律），判斷是否來自 AI。

2.水印式內容標記:
生成式 AI 系統可以在輸出中嵌入隱藏水印，例如在文字中加入微小的詞彙模式，或在圖像像素中植入難以察覺的標記。

3.AI 偵測 AI（Adversarial Detection）:
訓練專門的 AI 模型來偵測 AI 生成內容，例如專門的 Deepfake 偵測模型。

• 挑戰與限制:
  1.水印可能被移除：高級攻擊者可能透過再訓練或轉換破壞水印。
  2.誤判問題：內容偵測技術可能將真實內容誤判為 AI 生成。
  3.產業標準尚未統一：各家 AI 平台的水印方式不同，缺乏統一規範。

總結:
模型水印與偵測技術是 AI 防禦對策 中的重要一環，能夠保護模型不被竊用，並協助社會辨識 AI 生成內容。然而，這些方法仍在持續演進，需要產業、學術與政府共同合作，建立標準與規範，才能真正發揮防禦效果。