arXiv cs.AI· Huajie Chen, Xin Guo, Yuchen Shi, Yuchen Zhong, Minhui Xue, Chi Liu, Congcong Zhu, Kun Gao, Minfeng Qi, Tianqing Zhu·· 10 天前AI 评分22
MARCO：面向蛋白质生成模型的放射性水印框架
MARCO: The Radioactive Watermark for Protein Generative Models
AI 导读
研究人员提出 MARCO（COnformation waterMARk），首个专为蛋白质生成模型（PGM）设计的放射性水印框架，同时保护知识产权并实现生物安全滥用的取证溯源。
正文 · AI 翻译
摘要：蛋白质生成模型（PGM）通过实现从序列数据设计复杂 3D 蛋白质结构，彻底改变了结构生物学。然而，这一突破带来了两用挑战，使高价值的 PGM 面临经济风险，如未经授权的模型提取，以及生物安全威胁，如生物危害合成。为缓解这些威胁，我们提出 \textbf{MARCO}（\textsc{COnformation waterMARk}），这是首个专为 PGM 定制的放射性水印框架。MARCO 建立了双层防御，同时保护知识产权并确保对潜在生物安全滥用的取证可追溯性。(i) 为保持效率，MARCO 通过辅助编码器-解码器在扩散反向去噪过程中迭代嵌入水印，使原始 PGM 参数保持冻结以实现广泛兼容性。(ii) 为保持生物物理保真度并最大化鲁棒性，我们在结合随机攻击模拟的对抗训练框架内，采用针对 $C_\alpha$ 原子成对距离和扭转角（$\psi, \phi$）的专用损失函数。(iii) 关键的是，MARCO 表现出“放射性”，水印会自动转移到任何在加水印数据上训练的盗版模型的输出中，有效对抗模型提取攻击。综合实验表明，MARCO 实现了卓越的保真度和鲁棒性，同时成功验证了水印可转移性。
| 学科： | 密码学与安全（cs.CR）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.08316 [cs.CR] |
| （或 arXiv:2610.08316v1 [cs.CR] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.08316 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
提交历史
来自：Huajie Chen [查看电子邮件]
[v1]
2026 年 10 月 6 日星期二 13:18:22 UTC（10,011 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org