Skip to content
KitploitKITPLOIT
أدواتالمدونة
إرسال
أدواتالمدونة
إرسال

أدوات الاختراق واختبار الاختراق والأمن السيبراني لترسانتك الأمنية!

Kitploit هو دليل لأدوات الاختراق والأمن السيبراني واختبار الاختراق. اكتشف آخر تحديثات المشاريع للعثور على الثغرات وتحليل الأنظمة وأتمتة الاختبارات وتعزيز أمنك.

··الخلاصات·اتصال·الخصوصية·© 2026 Kitploit

دليل الأدوات

الفئات

عرض جميع الفئات
Loading categories
CC_Watermark — تنفيذ علامة مائية نصية خالية من التشويه قائمة على الاقتران الأمثل (optimal coupling) لتضمين إشارات قابلة للكشف في النصوص المولّدة بواسطة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مع الحفاظ على الجودة. | Kitploit
أدوات/GitHubGitHub/carol-long/cc_watermark
إخفاء المعلوماتالتشفيرالأوراق والأبحاثأمن الذكاء الاصطناعي
GitHubcarol-long/cc_watermark

CC_Watermark

تنفيذ علامة مائية نصية خالية من التشويه قائمة على الاقتران الأمثل (optimal coupling) لتضمين إشارات قابلة للكشف في النصوص المولّدة بواسطة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مع الحفاظ على الجودة.

عرض المستودع
116منذ سنة واحدةلم تتم المراجعة بعد

الأكثر شعبية

عرض الكل →

اكتشف الأدوات الأكثر استخدامًا من قبل مجتمعنا.

استكشف جميع الأدوات

تصفح مجموعتنا من الأدوات

عرض جميع الأدوات →
مشاركة

التزاوجات المثلى للعلامة المائية النصية الخالية من التشويه

الكود الرسمي لـ التزاوجات المثلى للعلامة المائية النصية الخالية من التشويه

الملخص

أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) قادرة الآن على إنتاج نص لا يمكن تمييزه عن المحتوى البشري. وقد حفّز هذا تطوير علامات مائية تطبع "إشارة" في النص المولّد بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة مع أقل تشويش على مخرجات النموذج. تقدّم هذه الورقة تحليلاً للعلامة المائية النصية في سياق اللقطة الواحدة. من خلال عدسة اختبار الفرضيات مع المعلومات الجانبية، نقوم بصياغة وتحليل المفاضلة الأساسية بين قوة كشف العلامة المائية والتشويه في جودة النص المولّد. نُجادل بأن المكوّن الرئيسي في تصميم العلامة المائية هو توليد تزاوج بين المعلومات الجانبية المشتركة مع كاشف العلامة المائية وتقسيم عشوائي لمفردات النموذج اللغوي الكبير. يحدد تحليلنا التزاوج الأمثل واستراتيجية العشوائية في ظل توزيع الرمز التالي الأسوأ حالةً، بالنسبة للنموذج اللغوي الكبير، والذي يفي بقيد الإنتروبيا الدنيا. نقدّم تعبيرًا بالشكل المغلق لمعدل الكشف الناتج في إطار المخطط المقترح ونكمّم التكلفة بمعنى الأقصى-الأدنى (max-min). أخيرًا، نقارن عدديًا المخطط المقترح مع الأمثل النظري.

تنزيل الأداة