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ForgePrint：通过针对性改写伪造LLM作者指纹
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AI 综述
2026-10-01，arXiv发表一手研究提出ForgePrint再蒸馏框架，通过改写模型输出使归因分类器误判为指定目标模型。在CNN/DM数据集上，4B学生模型对目标模型的成功率达70.2%，超过教师模型54.1%及六种基线最强39.3%；开放模型向商业模型迁移时成功率为68.3%。研究指出未修改文本上的准确归因无法保证改写后仍能识别真实来源。
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最新进展10月1日 12:00
ForgePrint框架在CNN/DM上4B学生模型目标成功率70.2%，改写后归因可被伪造。报道时间线
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10月1日
- arXiv · Computation and LanguageForgePrint：通过针对性改写伪造大语言模型作者指纹
论文提出 ForgePrint 搜索再蒸馏框架，将某模型输出改写为使归因分类器指向目标模型。在 CNN/DM 上，4B 学生模型目标成功率 70.2%，超过教师模型 54.1% 及六种基线最强 39.3%；在开放模型向商业模型迁移时达 68.3%。结果表明未修改文本上的准确归因不能保证改写后仍能识别真实来源。
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