为善而用的对抗性攻击：视觉内容全生命周期主动防护综述
该综述研究内容所有者、创作者、平台和审计人员可采用的技术措施，以限制视觉内容在人工智能流程中的未经授权使用，或支持事后追责。研究涵盖防止不必要识别的隐私过滤器、阻碍未经授权训练的不可学习样本、防范恶意编辑或模仿的生成式保护机制、控制自动化访问的对抗性 CAPTCHA，以及用于流通后归属追踪的来源机制。作者从可迁移性、适应性和部署成熟度等维度比较了这些方法。研究指出，大多数保护措施主要针对静态或适应能力较弱的攻击者进行验证，在受控基准测试之外的实际证据仍然有限。
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