論文の概要: Attesting Model Lineage by Consisted Knowledge Evolution with Fine-Tuning Trajectory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11683v1
• Date: Fri, 16 Jan 2026 08:56:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.280036
• Title: Attesting Model Lineage by Consisted Knowledge Evolution with Fine-Tuning Trajectory
• Title（参考訳）: 微調整軌道を用いた知識進化によるモデル線形化の検証
• Authors: Zhuoyi Shang, Jiasen Li, Pengzhen Chen, Yanwei Liu, Xiaoyan Gu, Weiping Wang,
• Abstract要約: ディープラーニングにおける微調整技術は、モデル間での血統関係を生じさせる。 この系統は、不正なモデル再配布やモデル証明の誤った主張など、セキュリティ上の問題に対処する上で有望な視点を提供する。 モデル系統検出への既存のアプローチは、主に静的なアーキテクチャの類似性に依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.799433126257375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The fine-tuning technique in deep learning gives rise to an emerging lineage relationship among models. This lineage provides a promising perspective for addressing security concerns such as unauthorized model redistribution and false claim of model provenance, which are particularly pressing in \textcolor{blue}{open-weight model} libraries where robust lineage verification mechanisms are often lacking. Existing approaches to model lineage detection primarily rely on static architectural similarities, which are insufficient to capture the dynamic evolution of knowledge that underlies true lineage relationships. Drawing inspiration from the genetic mechanism of human evolution, we tackle the problem of model lineage attestation by verifying the joint trajectory of knowledge evolution and parameter modification. To this end, we propose a novel model lineage attestation framework. In our framework, model editing is first leveraged to quantify parameter-level changes introduced by fine-tuning. Subsequently, we introduce a novel knowledge vectorization mechanism that refines the evolved knowledge within the edited models into compact representations by the assistance of probe samples. The probing strategies are adapted to different types of model families. These embeddings serve as the foundation for verifying the arithmetic consistency of knowledge relationships across models, thereby enabling robust attestation of model lineage. Extensive experimental evaluations demonstrate the effectiveness and resilience of our approach in a variety of adversarial scenarios in the real world. Our method consistently achieves reliable lineage verification across a broad spectrum of model types, including classifiers, diffusion models, and large language models.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングにおける微調整技術は、モデル間での血統関係を生じさせる。 この系統は、無許可のモデル再配布やモデル証明の偽主張といったセキュリティ上の問題に対処するための有望な視点を提供する。 モデル系統検出への既存のアプローチは主に静的なアーキテクチャ的類似性に依存しており、真の系統関係の根底にある知識の動的進化を捉えるには不十分である。 人間の進化の遺伝的メカニズムからインスピレーションを得て,知識進化の連成軌道とパラメータ修正を検証し,モデル系統検定の問題に取り組む。 そこで本研究では,新しいモデル系統証明フレームワークを提案する。 我々のフレームワークでは、モデル編集が最初に活用され、微調整によって導入されたパラメータレベルの変化を定量化する。 その後、我々は、編集されたモデル内の進化した知識を、プローブサンプルの助けを借りてコンパクトな表現へと洗練する新しい知識ベクトル化機構を導入する。 探索戦略は、異なるタイプのモデルファミリーに適応する。 これらの埋め込みは、モデル間の知識関係の算術的一貫性を検証する基盤として機能し、モデル系統の堅牢な証明を可能にする。 実世界の様々な敵対的シナリオにおいて,我々のアプローチの有効性とレジリエンスが実証された。 提案手法は,分類器,拡散モデル,大規模言語モデルなど,モデルタイプの幅広い範囲にわたる信頼性の高い系統検証を実現する。

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