論文の概要: Warfare:Breaking the Watermark Protection of AI-Generated Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07726v3
• Date: Fri, 8 Mar 2024 08:58:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 23:13:34.476997
• Title: Warfare:Breaking the Watermark Protection of AI-Generated Content
• Title（参考訳）: 戦争:ai生成コンテンツのウォーターマーク保護を破る
• Authors: Guanlin Li, Yifei Chen, Jie Zhang, Jiwei Li, Shangwei Guo, Tianwei Zhang
• Abstract要約: この目標を達成するための有望な解決策は透かしであり、サービス検証と帰属のためのコンテンツにユニークで受け入れがたい透かしを追加します。 敵が容易にこれらの透かし機構を破ることができることを示す。 両攻撃を包括的に達成するための統一的な方法論であるウォーフェアを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.997373647895095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI-Generated Content (AIGC) is gaining great popularity, with many emerging commercial services and applications. These services leverage advanced generative models, such as latent diffusion models and large language models, to generate creative content (e.g., realistic images and fluent sentences) for users. The usage of such generated content needs to be highly regulated, as the service providers need to ensure the users do not violate the usage policies (e.g., abuse for commercialization, generating and distributing unsafe content). A promising solution to achieve this goal is watermarking, which adds unique and imperceptible watermarks on the content for service verification and attribution. Numerous watermarking approaches have been proposed recently. However, in this paper, we show that an adversary can easily break these watermarking mechanisms. Specifically, we consider two possible attacks. (1) Watermark removal: the adversary can easily erase the embedded watermark from the generated content and then use it freely bypassing the regulation of the service provider. (2) Watermark forging: the adversary can create illegal content with forged watermarks from another user, causing the service provider to make wrong attributions. We propose Warfare, a unified methodology to achieve both attacks in a holistic way. The key idea is to leverage a pre-trained diffusion model for content processing and a generative adversarial network for watermark removal or forging. We evaluate Warfare on different datasets and embedding setups. The results prove that it can achieve high success rates while maintaining the quality of the generated content. Compared to existing diffusion model-based attacks, Warfare is 5,050~11,000x faster.
• Abstract（参考訳）: AI-Generated Content(AIGC)は、多くの新興の商用サービスやアプリケーションで大きな人気を集めている。 これらのサービスは、潜在拡散モデルや大規模言語モデルのような高度な生成モデルを活用して、ユーザのための創造的コンテンツ(例えば、現実的な画像や流動的な文)を生成する。 サービス提供者は、利用者が使用ポリシーに違反しないことを保証する必要がある(例えば、商業化の悪用、安全でないコンテンツの生成と配布)。 この目標を達成するための有望な解決策は透かしであり、サービス検証と属性のコンテンツにユニークで受け入れがたい透かしを追加する。 近年,多くの透かし手法が提案されている。 しかし,本稿では,敵が容易にこれらの透かし機構を破ることができることを示す。 具体的には2つの攻撃の可能性を考える。 1) 透かし除去: 敵は、生成されたコンテンツから埋め込まれた透かしを容易に消去し、サービス提供者の規制を回避して使用することができる。 2) ウォーターマーク鍛造(watermark forging): 敵が別のユーザから偽造ウォーターマークで違法なコンテンツを作成できるため、サービス提供者が間違った帰属を行う。 我々は、両攻撃を総合的に達成するための統一的な手法である戦争を提案する。 鍵となる考え方は、コンテンツ処理のための事前学習拡散モデルと、透かし除去や鍛造のための生成逆ネットワークを活用することである。 Warfareをさまざまなデータセットと埋め込み設定で評価します。 その結果,生成コンテンツの品質を維持しつつ,高い成功率を達成できることがわかった。 既存の拡散モデルに基づく攻撃と比較して、戦闘は5,050～11,000倍高速である。

関連論文リスト

• SWA-LDM: Toward Stealthy Watermarks for Latent Diffusion Models [11.906245347904289]
  埋め込みプロセスのランダム化によって透かしを強化する新しい手法であるSWA-LDMを紹介する。 提案する透かし攻撃は,既存の潜水式透かし法の本質的脆弱性を明らかにする。 この研究は、LDM生成画像の不正使用に対する保護に向けた重要なステップである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T16:55:45Z)
• RoboSignature: Robust Signature and Watermarking on Network Attacks [0.5461938536945723]
  本稿では,モデルが意図した透かしを埋め込む能力を阻害する新たな逆調整攻撃を提案する。 本研究は, 発生システムにおける潜在的な脆弱性を予知し, 防御することの重要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-22T04:36:27Z)
• ESpeW: Robust Copyright Protection for LLM-based EaaS via Embedding-Specific Watermark [50.08021440235581]
  組み込み・アズ・ア・サービス(Eding)はAIアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。 編集はモデル抽出攻撃に対して脆弱であり、著作権保護の緊急の必要性を強調している。 そこで我々は,Edingの著作権保護を堅牢にするための新しい埋め込み専用透かし (ESpeW) 機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T04:34:49Z)
• Certifiably Robust Image Watermark [57.546016845801134]
  ジェネレーティブAIは、偽情報やプロパガンダキャンペーンの促進など、多くの社会的懸念を提起する。 ウォーターマークAI生成コンテンツは、これらの懸念に対処するための重要な技術である。 本報告では, 除去・偽造攻撃に対するロバスト性保証を保証した最初の画像透かしを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T17:56:04Z)
• RAW: A Robust and Agile Plug-and-Play Watermark Framework for AI-Generated Images with Provable Guarantees [33.61946642460661]
  本稿ではRAWと呼ばれる堅牢でアジャイルな透かし検出フレームワークを紹介する。 我々は、透かしの存在を検出するために、透かしと共同で訓練された分類器を用いる。 このフレームワークは,透かし画像の誤分類に対する偽陽性率に関する証明可能な保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T22:00:49Z)
• Invisible Image Watermarks Are Provably Removable Using Generative AI [47.25747266531665]
  Invisibleの透かしは、所有者によってのみ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。 我々は、これらの見えない透かしを取り除くために、再生攻撃のファミリーを提案する。 提案手法は,まず画像にランダムノイズを加えて透かしを破壊し,画像を再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T23:29:28Z)
• Evading Watermark based Detection of AI-Generated Content [45.47476727209842]
  生成AIモデルは、非常に現実的なコンテンツを生成することができる。 WatermarkはAI生成コンテンツの検出に活用されている。 類似の透かしをデコードできれば、コンテンツはAI生成として検出される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-05T19:20:29Z)
• Exploring Structure Consistency for Deep Model Watermarking [122.38456787761497]
  Deep Neural Network(DNN)の知的財産権(IP)は、代理モデルアタックによって簡単に盗まれる。 本稿では,新しい構造整合モデルウォーターマーキングアルゴリズムを設計した新しい透かし手法,すなわち構造整合性'を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T04:27:15Z)
• Fine-tuning Is Not Enough: A Simple yet Effective Watermark Removal Attack for DNN Models [72.9364216776529]
  我々は異なる視点から新しい透かし除去攻撃を提案する。 我々は、知覚不可能なパターン埋め込みと空間レベルの変換を組み合わせることで、単純だが強力な変換アルゴリズムを設計する。 我々の攻撃は、非常に高い成功率で最先端の透かしソリューションを回避できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-18T09:14:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。