論文の概要: Finding needles in a haystack: A Black-Box Approach to Invisible Watermark Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15955v2
- Date: Thu, 28 Mar 2024 07:30:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 10:59:24.972538
- Title: Finding needles in a haystack: A Black-Box Approach to Invisible Watermark Detection
- Title(参考訳): 干し草における針の発見--見えない透かし検出のためのブラックボックスアプローチ
- Authors: Minzhou Pan, Zhengting Wang, Xin Dong, Vikash Sehwag, Lingjuan Lyu, Xue Lin,
- Abstract要約: WaterMark Detection (WMD) は、ブラックボックスとアノテーションなしの設定下で最初に目に見えない透かし検出法である。
我々はオフセット学習の基礎を用いてWMDを開発し、クリーンな非透かしデータセットにより、透かしサンプルのみの影響を分離することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 62.412344506839254
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose WaterMark Detection (WMD), the first invisible watermark detection method under a black-box and annotation-free setting. WMD is capable of detecting arbitrary watermarks within a given reference dataset using a clean non-watermarked dataset as a reference, without relying on specific decoding methods or prior knowledge of the watermarking techniques. We develop WMD using foundations of offset learning, where a clean non-watermarked dataset enables us to isolate the influence of only watermarked samples in the reference dataset. Our comprehensive evaluations demonstrate the effectiveness of WMD, significantly outperforming naive detection methods, which only yield AUC scores around 0.5. In contrast, WMD consistently achieves impressive detection AUC scores, surpassing 0.9 in most single-watermark datasets and exceeding 0.7 in more challenging multi-watermark scenarios across diverse datasets and watermarking methods. As invisible watermarks become increasingly prevalent, while specific decoding techniques remain undisclosed, our approach provides a versatile solution and establishes a path toward increasing accountability, transparency, and trust in our digital visual content.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ブラックボックスとアノテーションを含まない環境下で,初めて目に見えない透かし検出手法であるWaterMark Detection (WMD)を提案する。
WMDは、特定の復号法や透かし技法の事前知識に頼ることなく、クリーンな非透かしデータセットを基準として、所定の参照データセット内の任意の透かしを検出することができる。
我々はオフセット学習の基礎を用いてWMDを開発し、クリーンな非透かしデータセットにより参照データセットにおける透かしサンプルのみの影響を分離することができる。
包括的評価では,AUCスコアが0.5程度しか得られない難易度検出法よりも有意に優れ,WMDの有効性が示された。
対照的にWMDは、多くのシングルウォーターマークデータセットでは0.9を超え、多様なデータセットやウォーターマーク手法でより困難なマルチウォーターマークシナリオでは0.7を超えている。
目に見えない透かしがますます普及する一方、特定の復号法は開示されていないが、我々のアプローチは汎用的なソリューションを提供し、私たちのデジタルビジュアルコンテンツに対する説明責任、透明性、信頼を高めるための道筋を確立する。
関連論文リスト
- AMUSE: Adaptive Multi-Segment Encoding for Dataset Watermarking [18.655766922305407]
透かし技術は、所有情報(すなわち透かし)を個々の画像サンプルに格納するために用いられる。
透かし全体をすべてのサンプルに埋め込むと、埋め込まれた情報にかなりの冗長性が生じる。
データセット透かしのためのマルチセグメント符号化復号法(AMUSE)を提案する。
次に、デコーダを使用して、抽出したサブメッセージから元のメッセージを再構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T19:02:21Z) - 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) - Benchmarking the Robustness of Image Watermarks [69.97769967867634]
本稿では,画像透かし技術の弱点について検討する。
We present WAVES, a novel benchmark for evaluate watermark robustness。
我々はWAVESを,ロバストな透かしシステムの開発のためのツールキットとして想定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T18:58:36Z) - New Evaluation Metrics Capture Quality Degradation due to LLM
Watermarking [28.53032132891346]
大規模言語モデル(LLM)のための透かしアルゴリズム評価のための2つの新しい使いやすさ手法を提案する。
種々のデータセットを用いて実験を行った結果,従来の透かし法は単純な分類器でも検出可能であることがわかった。
以上の結果から,透かしの堅牢性とテキスト品質のトレードオフを浮き彫りにし,透かしの質を評価する上で,より情報的な指標を持つことの重要性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T22:56:31Z) - FunctionMarker: Watermarking Language Datasets via Knowledge Injection [65.33166992656024]
バックドアベースの透かしは、分類データセットの著作権を保護するための実行可能なアプローチである。
本稿では,知識注入による言語データセットの著作権保護手法であるFunctionMarkerを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T03:22:53Z) - ClearMark: Intuitive and Robust Model Watermarking via Transposed Model
Training [50.77001916246691]
本稿では,人間の直感的な評価を目的とした最初のDNN透かし手法であるClearMarkを紹介する。
ClearMarkは目に見える透かしを埋め込んで、厳格な値閾値なしで人間の意思決定を可能にする。
8,544ビットの透かし容量は、現存する最強の作品に匹敵する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T08:16:55Z) - On the Reliability of Watermarks for Large Language Models [95.87476978352659]
本研究では,人間による書き直し後の透かしテキストの堅牢性,非透かしLDMによる言い換え,あるいはより長い手書き文書への混在性について検討する。
人や機械の言い回しをしても、透かしは検出可能である。
また、大きな文書に埋め込まれた透かし付きテキストの短いスパンに敏感な新しい検出手法についても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T17:58:48Z) - Did You Train on My Dataset? Towards Public Dataset Protection with
Clean-Label Backdoor Watermarking [54.40184736491652]
本稿では,公開データの保護のための一般的な枠組みとして機能するバックドアベースの透かし手法を提案する。
データセットに少数の透かしサンプルを挿入することにより、我々のアプローチは、ディフェンダーが設定した秘密関数を暗黙的に学習することを可能にする。
この隠れた機能は、データセットを違法に使用するサードパーティモデルを追跡するための透かしとして使用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T21:54:30Z)
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。