哈希算法,SHA256,哈希函数,加密哈希,哈希预测/哈希算法是博彩游戏公平性的核心，本文详细解析 SHA256 哈希函数的运作原理，并提供如何通过哈希技术进行博彩预测的方法！这项由中科院信息与通信技术研究院的靳健研究团队发表于2025年7月的研究论文，发布在IEEE学术期刊上。有兴趣深入了解的读者可以通过访问完整代码和论文。

　　现在的AI神经网络训练成本高昂，比如GPT-4的训练成本就高达4000万美元，这些模型就像是极其昂贵的数字资产。但是，如何证明这些模型确实是你开发的呢？这就像你花了几年时间创作了一首歌，但别人偷走后声称是自己的作品一样。

　　为了保护这些珍贵的AI模型，研究人员开发了一种叫做神经网络水印的技术。这就好比在你的画作上留下不易察觉的签名，即使别人盗用了你的作品，你也能通过这个隐藏的签名证明原创权。

　　目前主要有两种保护方式：一种是黑盒方法，就像给模型设置特殊的暗号，只有知道暗号的人才能证明所有权；另一种是白盒方法，需要直接在模型的内部结构中植入水印。白盒方法中，最受欢迎的是基于权重的方法，因为它就像在建筑的钢筋混凝土中加入特殊标记一样，简单实用且不会影响建筑的使用。

　　然而，现有的基于权重的水印方法有一个致命弱点：它们容易被两种攻击方式破解。第一种叫做伪造攻击，攻击者通过反向工程技术，就像破解密码一样，能够制造出假的水印和对应的密钥，从而冒充模型的原创者。第二种叫做覆盖攻击，攻击者发现水印的位置后，用自己的水印覆盖原有的水印，就像在别人的签名上再签一遍自己的名字。

　　面对这个问题，中科院的研究团队开发了一种名为NeuralMark的新方法，核心创新在于使用了一个哈希水印过滤器。这个过滤器就像一个智能筛子，能够根据秘钥生成一个不可逆的二进制水印，然后用这个水印来选择哪些模型参数用于嵌入水印。

　　哈希函数有一个神奇的特性叫做雪崩效应，意思是输入的微小变化会导致输出的巨大变化。这就好比蝴蝶效应，在北京扇动翅膀的蝴蝶可能引起纽约的暴风雨。利用这个特性，即使攻击者知道了水印的内容，也很难通过反向计算找到原始的秘钥。

　　更巧妙的是，由于不同的秘钥会产生完全不同的哈希水印，模型原创者和攻击者使用的参数选择区域会有很大差异。研究团队通过一个形象的例子展示了这个过程：假设模型有16个参数，原创者的哈希水印是[1,0,1,0]，攻击者的是[0,1,1,0]。在没有过滤的情况下，两者使用相同的16个参数，重叠率是100%。经过第一轮过滤后，每人保留8个参数，但只有4个重叠，重叠率降到50%。第二轮过滤后，每人剩4个参数，重叠率降到0%。

　　这种逐步分离的效果使得攻击者越来越难以找到和操控原创者的水印参数，即使他们增加自己水印的嵌入强度，也无法有效覆盖原有的水印。

　　为了进一步提高防护能力，研究团队还加入了平均池化操作。这就像把多个小区域的信息汇总起来，形成一个更稳定的整体特征。当攻击者试图通过微调或剪枝来破坏水印时，平均池化能够保持水印信息的稳定性，类似于分散投资降低风险的策略。

　　在具体实现上，研究团队使用了SHAKE-256哈希函数，这是一个可以动态调整输出长度的函数，就像一个可以调节出水量的水龙头。他们还支持加入辅助内容，比如文本描述或唯一标识符，这样能够生成更加个性化的水印。

　　研究团队不仅提供了实用的方法，还进行了严格的理论分析。他们证明了在理想条件下，如果攻击者想要伪造一个能够通过验证的水印，成功的概率是极其微小的。具体来说，当水印长度为256位时，如果检测率达到88.28%，攻击者成功伪造的概率小于1/2^128，这个概率比中彩票还要小得多。

　　这个理论保证就像给保险箱设置了数学上不可破解的密码，即使攻击者知道保险箱的存在，也几乎不可能暴力破解。

　　为了验证NeuralMark的有效性，研究团队进行了大规模的实验。他们测试了13种不同的神经网络架构，包括8种卷积神经网络（如AlexNet、ResNet、VGG等）和3种Transformer架构（如ViT、Swin等），涵盖了5个图像分类任务和1个文本生成任务。

　　在模型性能保持方面，NeuralMark表现出色。无论是在不同数据集上还是不同架构上，嵌入水印后的模型性能几乎没有损失，水印检测率都能达到100%。这就像在钻石上刻字，既不影响钻石的品质，又能清楚地标识所有权。

　　在抗攻击能力测试中，NeuralMark展现出了强大的防护能力。面对伪造攻击，传统的VanillaMark和VoteMark方法完全失效，攻击者能够轻松生成假的水印密钥对。而NeuralMark和GreedyMark则成功抵御了这种攻击，检测率保持在50%左右的随机水平，说明攻击者无法有效伪造水印。

　　在覆盖攻击测试中，研究团队模拟了不同强度的攻击场景。他们发现，即使攻击者使用1000倍的嵌入强度（相当于用大锤砸核桃），NeuralMark的水印检测率仍然保持在100%，而其他方法的检测率则大幅下降。这种差异就像优质保险柜和普通铁盒的区别，在同样的破坏力下，保险柜依然牢不可破。

　　NeuralMark的另一个优势是易于集成和使用。研究团队设计了简洁的嵌入和验证算法，整个过程分为三个步骤：首先生成哈希水印，然后将其嵌入到模型中，最后通过比对来验证所有权。

　　在计算效率方面，NeuralMark的训练时间与原始方法相近，甚至比一些复杂的基准方法更快。这就像使用自动化工具，不仅效果更好，操作也更简便。

　　研究团队还测试了不同参数设置对性能的影响，发现NeuralMark在各种配置下都能保持稳定的性能，显示出良好的鲁棒性。无论是调整水印长度、过滤轮数还是嵌入层数，方法都能保持高效的水印检测率。

　　在技术实现上，研究团队考虑了许多实际问题。比如，他们使用了多轮过滤机制，通过反复筛选来降低攻击者和原创者之间的参数重叠率。这就像通过多道安检来提高安全性，每一道关卡都会减少潜在的威胁。

　　他们还引入了阈值函数和指示函数来精确控制水印的检测过程，确保只有真正的原创者才能通过验证。这种设计就像银行的双重验证系统，既要密码正确，又要指纹匹配，双重保障确保安全。

　　在处理不同类型的神经网络时，NeuralMark展现出了良好的通用性。无论是传统的卷积神经网络还是新兴的Transformer架构，无论是处理图像还是文本，这个方法都能够无缝集成，就像一个万能插头，适用于各种不同的电器设备。

　　这项研究不仅解决了当前的技术问题，还为未来的发展奠定了基础。随着AI模型越来越复杂和昂贵，保护知识产权的需求会越来越迫切。NeuralMark提供的哈希过滤器思路可能会被应用到更多的水印技术中，形成一个更加完整的AI模型保护生态系统。

　　研究团队也提到了一些可能的改进方向，比如如何在更复杂的攻击场景下保持安全性，如何适应更多类型的神经网络架构等。这些都是值得继续探索的方向。

　　说到底，这项研究就像为数字世界的创作者们提供了一把更加坚固的保护伞。在AI技术日益普及的今天，如何保护创新成果不被盗用是一个迫切的现实问题。NeuralMark的出现，让我们看到了一个更加安全、更加公平的AI发展未来。对于普通人来说，这意味着我们日常使用的AI服务会更加可靠，创新者的权益得到更好的保护，从而激励更多的技术创新。

　　正如研究团队所说，他们计划将这个哈希水印过滤器的思想推广到更广泛的水印方法中。这种技术的成熟，不仅能保护大公司的商业利益，也能让小型创新团队的努力得到应有的回报，最终推动整个AI行业的健康发展。

　　Q1：NeuralMark是什么？它能做什么？ A：NeuralMark是中科院研究团队开发的神经网络水印保护技术，就像给AI模型植入不可见的身份证。它能防止别人偷窃你的AI模型并冒充原创者，通过哈希水印过滤器技术，即使攻击者知道水印存在也无法伪造或覆盖。

　　Q2：哈希水印过滤器会不会影响AI模型的性能？ A：不会。实验显示NeuralMark在13种不同架构上都能保持100%的水印检测率，同时对模型原有性能几乎没有影响。就像在钻石上刻隐形字母，既不影响钻石品质，又能证明所有权。

　　Q3：普通人能使用NeuralMark吗？有什么要求？ A：NeuralMark的代码已在GitHub开源（），技术开发者可以直接使用。对于普通用户，随着AI模型保护需求增加，未来可能会有更多商业化产品集成这项技术。