RO-SVD：面向AIGC应用的可重构硬件版权保护框架

生成式人工智能（GenAI）使用量的急剧增长，凸显了对安全高效机制的需求，以负责任地管理、使用和传播人工智能（AI）生成的多维数据。在本文中，我们提出了一种名为环形振荡器-奇异值分解（RO-SVD）的基于区块链的版权溯源框架，该框架引入分解计算来逼近由硬件熵源生成的低秩矩阵，并在设备层面建立AI生成内容（AIGC）的版权溯源机制。通过利用现场可编程门阵列（FPGA）的并行性和可重构性，我们的框架可以轻松构建在现有的AI加速设备上，并为AIGC新兴的版权问题提供低成本的解决方案。我们基于全面的分析和在多个适用于AI的FPGA上进行的板载实验，开发了一个硬件-软件（HW/SW）协同设计原型。以AI生成的图像作为案例研究，我们的框架展示了有效性，并强调了定制化、不可预测性、效率、管理和可重构性。据我们所知，这是首个专门针对AI生成内容讨论并实现版权溯源的实用硬件研究。