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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07726v4
• Date: Mon, 03 Feb 2025 06:53:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 16:07:24.217955
• Title: Warfare:Breaking the Watermark Protection of AI-Generated Content
• Title（参考訳）: AI生成コンテンツの透かし保護
• Authors: Guanlin Li, Yifei Chen, Jie Zhang, Shangwei Guo, Han Qiu, Guoyin Wang, Jiwei Li, Tianwei Zhang,
• Abstract要約: Warfareは、コンテンツ処理のための事前学習拡散モデルと、透かし操作のための生成的敵ネットワークを活用した統合攻撃フレームワークである。 Warfareはコンテンツ品質を維持しながら高い成功率を達成することを示す。 Warfare-Plusは有効性を損なうことなく効率を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.3860968694922
• License:
• Abstract: AI-Generated Content (AIGC) is rapidly expanding, with services using advanced generative models to create realistic images and fluent text. Regulating such content is crucial to prevent policy violations, such as unauthorized commercialization or unsafe content distribution. Watermarking is a promising solution for content attribution and verification, but we demonstrate its vulnerability to two key attacks: (1) Watermark removal, where adversaries erase embedded marks to evade regulation, and (2) Watermark forging, where they generate illicit content with forged watermarks, leading to misattribution. We propose Warfare, a unified attack framework leveraging a pre-trained diffusion model for content processing and a generative adversarial network for watermark manipulation. Evaluations across datasets and embedding setups show that Warfare achieves high success rates while preserving content quality. We further introduce Warfare-Plus, which enhances efficiency without compromising effectiveness. The code can be found in https://github.com/GuanlinLee/warfare.
• Abstract（参考訳）: AI-Generated Content(AIGC)は急速に拡大しており、高度な生成モデルを使用して現実的なイメージと流用なテキストを生成するサービスを提供している。 このようなコンテンツの規制は、不正な商用化や安全でないコンテンツの配布など、ポリシー違反を防止するために不可欠である。 透かしはコンテンツの帰属と検証に有望な解決策であるが,(1) 敵が埋め込みマークを消去して規制を回避するウォーターマーク除去,(2) 偽造された透かしで不正なコンテンツを生成するウォーターマーク鍛造の2つの主要な攻撃に対して,その脆弱性を実証する。 本稿では,コンテンツ処理に事前学習した拡散モデルを活用する統一攻撃フレームワークWarfareと,透かし操作のための生成逆ネットワークを提案する。 データセットと組み込み設定による評価は、Warfareがコンテンツ品質を維持しながら高い成功率を達成することを示している。 さらに,有効性を損なうことなく効率を向上させるWarfare-Plusを紹介した。 コードはhttps://github.com/GuanlinLee/warfareにある。

関連論文リスト

• 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)
• AquaLoRA: Toward White-box Protection for Customized Stable Diffusion Models via Watermark LoRA [67.68750063537482]
  拡散モデルは高品質な画像の生成において顕著な成功を収めた。 最近の研究は、SDモデルがポストホック法医学のための透かし付きコンテンツを出力できるようにすることを目的としている。 このシナリオにおける最初の実装としてtextttmethod を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T01:25:47Z)
• Watermark-embedded Adversarial Examples for Copyright Protection against Diffusion Models [10.993094140231667]
  拡散モデル(Diffusion Models)は、未承認の作品を模倣し、著作権問題を引き起こす可能性があるという懸念がある。 本稿では,個人用透かしを敵対例の生成に組み込む新しい枠組みを提案する。 この作品は、DMベースの模倣から著作権を保護するためのシンプルだが強力な方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T01:27:07Z)
• A Training-Free Plug-and-Play Watermark Framework for Stable Diffusion [47.97443554073836]
  既存のアプローチには、トレーサビリティと責任帰属のために生成されたイメージに透かしを埋め込むためのトレーニングコンポーネントやSD全体が含まれる。 AI生成コンテンツ(AIGC)の時代において、SDの迅速なイテレーションは、ウォーターマークモデルによる再トレーニングをコストがかかる。 SDのためのトレーニング不要なプラグアンドプレイ透かしフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T15:29:46Z)
• A Watermark-Conditioned Diffusion Model for IP Protection [31.969286898467985]
  拡散モデルにおけるコンテンツ著作権保護のための統一的な透かしフレームワークを提案する。 そこで我々はWaDiffと呼ばれるWadmark条件付き拡散モデルを提案する。 本手法は,検出タスクと所有者識別タスクの両方において有効かつ堅牢である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-16T11:08:15Z)
• Unbiased Watermark for Large Language Models [67.43415395591221]
  本研究では, モデル生成出力の品質に及ぼす透かしの影響について検討した。 出力確率分布に影響を与えることなく、透かしを統合することができる。 ウォーターマークの存在は、下流タスクにおけるモデルの性能を損なうものではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T12:46:38Z)
• 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)
• Certified Neural Network Watermarks with Randomized Smoothing [64.86178395240469]
  本稿では,ディープラーニングモデルのための認証型透かし手法を提案する。 我々の透かしは、モデルパラメータが特定のl2しきい値以上変更されない限り、取り外し不可能であることが保証されている。 私たちの透かしは、従来の透かし法に比べて経験的に頑丈です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-16T16:06:59Z)
• 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。