論文の概要: Generative Autoencoders as Watermark Attackers: Analyses of Vulnerabilities and Threats

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01953v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 23:29:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 21:14:05.118461
• Title: Generative Autoencoders as Watermark Attackers: Analyses of Vulnerabilities and Threats
• Title（参考訳）: ウォーターマーク攻撃者としてのジェネレーティブオートエンコーダ:脆弱性と脅威の分析
• Authors: Xuandong Zhao, Kexun Zhang, Yu-Xiang Wang, Lei Li
• Abstract要約: Invisibleの透かしは、所有者が検出可能な隠されたメッセージを埋め込むことで、画像の著作権を保護する。 また、画像、特にAIモデルによる画像の誤使用を防ぐ。 視覚的品質を損なうことなく透かしを除去するためには、画像に不可欠な情報を保持しながら消さなければならない。 生成型オートエンコーダを用いて、見えない透かしを除去し、VAEと拡散を用いてテストするフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.298453122688905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Invisible watermarks safeguard images' copyrights by embedding hidden messages detectable by owners. It also prevents people from misusing images, especially those generated by AI models. Malicious adversaries can violate these rights by removing the watermarks. In order to remove watermarks without damaging the visual quality, the adversary needs to erase them while retaining the essential information in the image. This is analogous to the encoding and decoding process of generative autoencoders, especially variational autoencoders (VAEs) and diffusion models. We propose a framework using generative autoencoders to remove invisible watermarks and test it using VAEs and diffusions. Our results reveal that, even without specific training, off-the-shelf Stable Diffusion effectively removes most watermarks, surpassing all current attackers. The result underscores the vulnerabilities in existing watermarking schemes and calls for more robust methods for copyright protection.
• Abstract（参考訳）: Invisibleの透かしは、所有者が検出可能な隠されたメッセージを埋め込むことで、画像の著作権を保護する。 また、画像、特にAIモデルによる画像の誤使用を防ぐ。 悪意のある敵は、透かしを取り除いてこれらの権利を侵害することができる。 視覚的品質を損なうことなく透かしを除去するためには、画像に不可欠な情報を保持しながら消さなければならない。 これは、生成オートエンコーダの符号化および復号過程、特に変動オートエンコーダ(VAE)と拡散モデルに類似している。 生成型オートエンコーダを用いて、見えない透かしを除去し、VAEと拡散を用いてテストするフレームワークを提案する。 その結果, 特定の訓練がなくても, 既成の安定拡散は効果的にほとんどの透かしを除去し, 現在の攻撃者を上回ることがわかった。 その結果、既存の透かし方式の脆弱性を強調し、著作権保護のためのより堅牢な方法を求めている。

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