了解威胁：AI 如何“看待”您的资产

要保护您的资产，您必须了解 AI 系统利用它们的三种方式：

• 风格模仿： 生成模型（如 Midjourney 或 Stable Diffusion）分析视觉资产以学习特定艺术家的风格，允许用户在没有补偿的情况下生成“具有该艺术家风格”的新作品。
• 信息提取： LLM（如 GPT 或 Claude）摄取文本以学习事实和逻辑。然后，它们可以使用您的专有研究回答用户查询，而无需向您的网站发送流量。
• 直接复制： 在某些情况下，模型可以“反刍”几乎相同的训练数据副本，为您的原创作品创造直接的市场替代品。

防御层 1：所有权验证

保护始于出处。你无法保护你无法证明拥有的东西。在数字时代，服务器上的文件不足以作为证据。

所有权验证涉及创建将资产与其创建者联系起来的不可变数字记录。Opttab 利用加密哈希 (Hashing) 为您上传的每项资产创建唯一的指纹。此指纹充当“数字契约”。如果 AI 公司质疑版权索赔，此验证将作为您在特定时间戳拥有原始资产的基础证据。

防御层 2：隐形水印

可见水印（如覆盖在图像上的徽标）已过时。AI 修复工具可以在几秒钟内将其移除。现代标准是隐形水印 (Invisible Watermarking)。

Opttab 采用隐写术技术将所有权数据直接嵌入图像的像素结构或文本的语法中。这些水印是：

• 不可察觉： 它们不会降低人类观看者的视觉质量。
• 稳健： 它们可以在裁剪、调整大小、颜色过滤和截图中幸存下来。
• 机器可读： 旨在尊重权利的爬虫（如 Opttab 的合规机器人）可以检测到这些标记并立即识别所有者。

防御层 3：技术访问控制 (ai.txt)

虽然 `robots.txt` 是搜索引擎的旧标准，但 `ai.txt` 正在成为 AI 代理的标准。它允许比简单的“允许/禁止”更细粒度的控制。

使用 Opttab，您可以配置站点的权限以区分代理。您可以允许搜索代理（提供引用），同时阻止训练爬虫（提取数据）。Opttab 创建了一个条件阻止层——一个检查每个传入机器人的防火墙。如果机器人不遵守您的 `ai.txt` 协议或缺乏许可令牌，它将收到虚拟数据或 403 错误。

跟踪侵权：您的数据去哪儿了？

没有执行，保护就是无用的。您需要知道您的资产是否已泄漏到训练数据集中。Opttab 的侵权跟踪扫描主要 AI 模型的输出和大型训练数据集（如 Common Crawl）的内容。

使用前面提到的隐形水印和语义指纹，Opttab 可以提醒您：“您的图像 'Project_Alpha.jpg' 在模型 X 的训练集中被检测到。” 这种可操作的情报允许您发送删除通知或要求追溯许可费。

从保护到货币化

保护的最终目标不仅仅是锁定数据——而是控制其价值。一旦您验证了所有权并保护了边界，您就可以为付费客户敞开大门。

Opttab 允许您将开关从“阻止”切换到“支付墙”。如果经过验证的 AI 代理同意您的灵活定价条款，它们可以通过 API 访问您的带水印的高质量数据。这将您的防御策略转化为收入策略。

Opttab 安全套件

Opttab 为这种新的安全范式提供了一个端到端平台：

• 智能选择加入/退出： 对 18+ 个 AI 模型进行精细控制。
• 自动水印： 批量对数千项资产应用隐形保护。
• 收入跟踪： 准确查看您的受保护资产从获得许可的 AI 使用中赚取了多少。
• 支出跟踪： 关于收集和存入的版税的透明报告。