蛋白质水印：为AI蛋白生成保驾护航
近年来，生成式人工智能在蛋白质结构预测和设计领域取得了突破性进展，但随之而来的是版权保护和生物安全的担忧。 为了解决这些问题，普林斯顿大学王梦迪团队提出了一种名为 FoldMark 的蛋白质水印方法，旨在为 AI 蛋白质生成提供版权验证和生成结构追踪功能。
FoldMark 的核心在于将水印信息嵌入蛋白质结构中，并在不影响蛋白质功能和稳定性的前提下，实现版权保护和生成结构追踪。 该方法通过两个阶段完成水印嵌入：
1. 预训练阶段： 训练一个 SE(3)-等变的水印编码器和解码器，学习如何在不损害结构质量的情况下将水印信息嵌入到蛋白质结构中。这一阶段使用消息恢复损失和结构一致性损失来确保水印信息的准确提取和结构的完整性。
2. 微调阶段： 将水印代码灵活地编码并合并到原始模型权重中，不改变或增加额外的模型架构。这一阶段使用消息检索损失和一致性损失来确保水印能够有效嵌入生成的结构中，并成功提取出嵌入的水印代码，同时确保水印的加入对蛋白质结构的整体质量影响尽可能小。
FoldMark 的优势在于：
- 高准确率： 在 16 位水印代码下，FoldMark 能够以接近 100% 的准确率从编码的蛋白质结构中恢复出水印信息。
- 通用性： FoldMark 可以应用于多种生成模型，包括 AlphaFold 和 RFDiffusion 等。
- 抗攻击性： FoldMark 能够抵抗常见的蛋白质结构后处理方法和自适应攻击，确保水印信息的可靠性。
FoldMark 的应用场景包括：
- 版权保护： 通过提取蛋白质结构中的水印信息，确认结构的生成归属，以证明结构是由特定模型生成的。
- 用户身份识别： 为每个用户分配唯一的水印，从而通过从生成的结构中提取水印，追踪到生成者的身份。
尽管 FoldMark 在蛋白质水印领域取得了重要进展，但仍存在一些局限性：
- 对显著的结构修改敏感： FoldMark 在处理大规模的结构域移动或极端构象变化时，表现不佳。
- 预训练和微调分离： 目前，水印的预训练过程与蛋白质生成模型的微调是分开的，未来需要构建端到端水印管道来增强对结构变化的稳健性。
FoldMark 的出现为 AI 蛋白质生成领域的版权保护和生物安全提供了新的解决方案。 未来，随着技术的不断发展，FoldMark 将进一步完善，为 AI 蛋白质生成提供更强大的安全保障，推动该领域更加健康、可持续地发展。
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