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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03473v3
• Date: Tue, 21 May 2024 13:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 18:41:35.641808
• 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, 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、特に実写と顕著な写実性を示す場合には、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、合成画像の認証の識別を容易にするためにデジタル透かしを統合している。 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、これらの目に見えない透かしが合成医用画像の有用性に与える影響に関する包括的な調査が欠如している。 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。 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。

関連論文リスト

• 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)
• Robust Identity Perceptual Watermark Against Deepfake Face Swapping [8.276177968730549]
  ディープフェイク・フェイススワップは、ディープジェネレーティブ・モデルの急速な開発で重要なプライバシー問題を引き起こしている。 本稿では,Deepfakeの顔スワップに対する検出とソーストレースを同時に行う,最初の堅牢なアイデンティティ認識型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） (2023-11-02T16:04:32Z)
• 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)
• 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)
• Understanding the robustness of deep neural network classifiers for breast cancer screening [52.50078591615855]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は乳がん検診において有望であるが、その入力摂動に対する堅牢性は臨床的に実装される前によりよく理解する必要がある。 放射線技師レベルのマンモグラム画像分類器の4種類の入力摂動に対する感度を測定した。 また,低域通過フィルタの効果について詳細な解析を行い,臨床的に有意な特徴の視認性を低下させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-23T01:26:36Z)

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。