論文の概要: Assessing the Efficacy of Invisible Watermarks in AI-Generated Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03473v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 19:32:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 18:14:15.698861
• Title: Assessing the Efficacy of Invisible Watermarks in AI-Generated Medical Images
• Title（参考訳）: 医用AI画像における見えない透かしの有効性の評価
• Authors: Xiaodan Xing, Huiyu Zhou, Yingying Fang, and Guang Yang
• Abstract要約: 見えない透かしは画像のピクセルの中に埋め込まれていて、人間の目からは見えないが、検出性は保たれている。 我々のゴールは、合成医療画像の検出可能性の向上、倫理基準の強化、データ汚染や潜在的な詐欺に対する保護などにおいて、このような透かしの有効性に関する議論の道を開くことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.255732324562398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI-generated medical images are gaining growing popularity due to their potential to address the data scarcity challenge in the real world. However, the issue of accurate identification of these synthetic images, particularly when they exhibit remarkable realism with their real copies, remains a concern. To mitigate this challenge, image generators such as DALLE and Imagen, have integrated digital watermarks aimed at facilitating the discernment of synthetic images' authenticity. These watermarks are embedded within the image pixels and are invisible to the human eye while remains their detectability. Nevertheless, a comprehensive investigation into the potential impact of these invisible watermarks on the utility of synthetic medical images has been lacking. In this study, we propose the incorporation of invisible watermarks into synthetic medical images and seek to evaluate their efficacy in the context of downstream classification tasks. Our goal is to pave the way for discussions on the viability of such watermarks in boosting the detectability of synthetic medical images, fortifying ethical standards, and safeguarding against data pollution and potential scams.
• Abstract（参考訳）: AIが生成する医療画像は、現実世界におけるデータ不足問題に対処する可能性から、人気が高まっている。 しかし、これらの合成画像の正確な識別の問題、特に実際の複製で顕著なリアリズムを示す場合、依然として懸念されている。 この課題を軽減するため、dalleやimagenのような画像生成装置は、合成画像の真正性の識別を容易にするデジタル透かしを統合した。 これらの透かしは画像のピクセル内に埋め込まれており、検出性を維持しながら人間の目からは見えない。 それにもかかわらず、これらの見えない透かしが合成医療画像の有用性に与える影響に関する包括的な調査は欠落している。 本研究では,合成医用画像に目に見えない透かしを取り入れ,下流分類作業の文脈で有効性を評価することを提案する。 私たちの目標は、合成医用画像の検出性の向上、倫理基準の強化、データ汚染と潜在的な詐欺に対する保護といった、このような透かしの存続可能性に関する議論の道を開くことです。

関連論文リスト

• LampMark: Proactive Deepfake Detection via Training-Free Landmark Perceptual Watermarks [7.965986856780787]
  本稿では,LampMarkを略して,新しい学習自由なランドマークとして紹介する。 まず、Deepfake操作の構造に敏感な特性を分析し、セキュアで機密性の高い変換パイプラインを考案する。 本稿では,保護対象画像に関する透かしを認識不能に埋め込み,抽出するエンド・ツー・エンドの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） (2024-11-26T08:24:56Z)
• Social Media Authentication and Combating Deepfakes using Semi-fragile Invisible Image Watermarking [6.246098300155482]
  本稿では,メディア認証のために,見えない秘密メッセージを実画像に埋め込む半フレジブルな画像透かし手法を提案する。 提案するフレームワークは,顔の操作や改ざんに対して脆弱であると同時に,画像処理操作や透かし除去攻撃に対して頑健であるように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T18:05:03Z)
• Synthetic Photography Detection: A Visual Guidance for Identifying Synthetic Images Created by AI [0.0]
  合成写真は、広範囲の脅威俳優によって悪用されることがある。 生成した画像中の可視人工物は、その合成原点を訓練された眼に示している。 これらのアーティファクトを分類し、例を示し、検出する上での課題について議論し、我々の研究の実践的応用を提案し、今後の研究方向性を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T08:58:23Z)
• When Synthetic Traces Hide Real Content: Analysis of Stable Diffusion Image Laundering [18.039034362749504]
  近年、高度にリアルな合成画像を作成する方法が大幅に進歩している。 SDオートエンコーダを介して画像を渡すことで、画像の合成コピーを高いリアリズムで再現することができ、視覚的アーティファクトはほとんどない。 このプロセスはSD画像ロンダリング(SD image laundering)と呼ばれ、実際の画像を見た目の合成画像に変換することができ、コンテンツ認証のための法医学的分析を複雑にするリスクがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T14:01:35Z)
• Solutions to Deepfakes: Can Camera Hardware, Cryptography, and Deep Learning Verify Real Images? [51.3344199560726]
  信頼性の高い合成データから実際のデータを分離する手法を確立することが不可欠である。 この文書は、どの画像が本物かを検証するために使用できる検出と暗号に関する既知の戦略を提示することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T22:01:21Z)
• 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)
• Hide and Seek: How Does Watermarking Impact Face Recognition? [15.665167725887667]
  画像に所有権署名を埋め込むデジタル透かしが顔認識モデルの有効性に与える影響について検討する。 透かしは画像のロバストな属性を可能にするが,顔認識精度はわずかに低下することがわかった。 この研究は、顔認識における生成モデルの責任ある利用に向けた重要なステップである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T17:27:08Z)
• Robustness of AI-Image Detectors: Fundamental Limits and Practical Attacks [47.04650443491879]
  我々は、透かしやディープフェイク検出器を含む様々なAI画像検出器の堅牢性を分析する。 ウォーターマーキング手法は,攻撃者が実際の画像をウォーターマーキングとして識別することを目的としたスプーフ攻撃に対して脆弱であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T18:30:29Z)
• T2IW: Joint Text to Image & Watermark Generation [74.20148555503127]
  画像と透かし(T2IW)への共同テキスト生成のための新しいタスクを提案する。 このT2IWスキームは、意味的特徴と透かし信号が画素内で互換性を持つように強制することにより、複合画像を生成する際に、画像品質に最小限のダメージを与える。 提案手法により,画像品質,透かしの可視性,透かしの堅牢性などの顕著な成果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T16:12:06Z)
• 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)
• DeepfakeArt Challenge: A Benchmark Dataset for Generative AI Art Forgery and Data Poisoning Detection [57.51313366337142]
  悪意ある目的のために生成的AIを使用することについて懸念が高まっている。 生成AIを用いた視覚コンテンツ合成の領域では、画像偽造とデータ中毒が重要な関心事となっている。 DeepfakeArt Challenge(ディープフェイクアートチャレンジ)は、AIアートのジェネレーションとデータ中毒検出のための機械学習アルゴリズムの構築を支援するために設計された、大規模なチャレンジベンチマークデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T05:11:27Z)

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。