論文の概要: DataSafe: Copyright Protection with PUF Watermarking and Blockchain Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19099v1
- Date: Wed, 29 May 2024 14:05:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 17:00:54.876478
- Title: DataSafe: Copyright Protection with PUF Watermarking and Blockchain Tracking
- Title（参考訳）: DataSafe:PUFウォーターマーキングとブロックチェーントラッキングによる著作権保護
- Authors: Xiaolong Xue, Guangyong Shang, Zhen Ma, Minghui Xu, Hechuan Guo, Kun Li, Xiuzhen Cheng,
- Abstract要約: 本研究は,物理的非拘束機能(PUF)とブロックチェーン技術を組み合わせた著作権保護スキームであるDataSafeを紹介する。
PUFデバイスはブロックチェーン登録に独自の指紋を使用する。その後、デジタル透かし技術を組み込んで、著作権保護のためにメディアにデジタル透かしを埋め込む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.432184220812367
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Digital watermarking methods are commonly used to safeguard digital media copyrights by confirming ownership and deterring unauthorized use. However, without reliable third-party oversight, these methods risk security vulnerabilities during watermark extraction. Furthermore, digital media lacks tangible ownership attributes, posing challenges for secure copyright transfer and tracing. This study introduces DataSafe, a copyright protection scheme that combines physical unclonable functions (PUFs) and blockchain technology. PUF devices use their unique fingerprints for blockchain registration. Subsequently, these devices incorporate invisible watermarking techniques to embed digital watermarks into media for copyright protection. The watermark verification process is confined within the devices, preserving confidentiality during extraction, validating identities during copyright exchanges, and facilitating blockchain-based traceability of copyright transfers. The implementation of a prototype system on the LPC55S69-EVK development board is detailed, illustrating the practicality and effectiveness of the proposed solution.
- Abstract（参考訳）: デジタル透かし法は、デジタルメディア著作権の保護に一般的に使われ、所有権を確認し、不正使用を抑える。
しかし、信頼できるサードパーティの監視がなければ、これらの手法は透かし抽出時にセキュリティ上の脆弱性を危険にさらす。
さらに、デジタルメディアには明確な所有権属性が欠如しており、安全な著作権の移転と追跡の難しさを浮き彫りにしている。
この研究は、物理的にブロック不能な機能(PUF)とブロックチェーン技術を組み合わせた著作権保護スキームであるDataSafeを紹介する。
PUFデバイスはブロックチェーン登録に独自の指紋を使用する。
その後、これらのデバイスは目に見えない透かし技術を組み込んで、著作権保護のためにデジタル透かしをメディアに埋め込む。
透かし検証プロセスはデバイス内に限られており、抽出時の機密保持、著作権交換時のIDの検証、著作権転送のブロックチェーンベースのトレーサビリティの促進などが行われている。
LPC55S69-EVK開発ボード上でのプロトタイプシステムの実装について,提案手法の有効性と有効性について詳述した。
関連論文リスト
- 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) - SecureRights: A Blockchain-Powered Trusted DRM Framework for Robust Protection and Asserting Digital Rights [0.0]
本稿では,革新的なデジタル著作権管理フレームワークであるSecureRightsを提案する。
SecureRightsは、タイムスタンプ認証によってブロックチェーン上の透かし情報をセキュアに格納する。
QRコードの追加は透かしを強化し、回復力のある知的財産権保護のための包括的なソリューションを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-10T04:41:08Z) - DeepEclipse: How to Break White-Box DNN-Watermarking Schemes [60.472676088146436]
既存のホワイトボックスの透かし除去方式とは大きく異なる難読化手法を提案する。
DeepEclipseは、下層の透かしスキームについて事前に知ることなく、透かし検出を回避できる。
評価の結果,DeepEclipseは複数のホワイトボックス透かし方式に優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-06T10:24:47Z) - Copyright Protection in Generative AI: A Technical Perspective [58.84343394349887]
ジェネレーティブAIは近年急速に進歩し、テキスト、画像、オーディオ、コードなどの合成コンテンツを作成する能力を拡大している。
これらのディープ・ジェネレーティブ・モデル(DGM)が生成したコンテンツの忠実さと信頼性が、著作権の重大な懸念を引き起こしている。
この研究は、技術的観点から著作権保護の包括的概要を提供することで、この問題を深く掘り下げている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-04T04:00:33Z) - FT-Shield: A Watermark Against Unauthorized Fine-tuning in Text-to-Image Diffusion Models [64.89896692649589]
テキスト・画像拡散モデルの微調整に適した透かしシステムであるFT-Shieldを提案する。
FT-Shieldは新しい透かしの生成と検出戦略を設計することで著作権保護の課題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T19:50:08Z) - Safe and Robust Watermark Injection with a Single OoD Image [90.71804273115585]
高性能なディープニューラルネットワークをトレーニングするには、大量のデータと計算リソースが必要である。
安全で堅牢なバックドア型透かし注入法を提案する。
我々は,透かし注入時のモデルパラメータのランダムな摂動を誘導し,一般的な透かし除去攻撃に対する防御を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-04T19:58:35Z) - Tree-Ring Watermarks: Fingerprints for Diffusion Images that are
Invisible and Robust [55.91987293510401]
生成モデルのアウトプットを透かしは、著作権をトレースし、AI生成コンテンツによる潜在的な害を防ぐ重要なテクニックである。
本稿では,拡散モデル出力を頑健にフィンガープリントするTree-Ring Watermarkingという新しい手法を提案する。
私たちの透かしは画像空間に意味的に隠れており、現在デプロイされている透かしよりもはるかに堅牢です。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T17:00:31Z) - Can Copyright be Reduced to Privacy? [23.639303165101385]
アルゴリズムの安定性は、コピーを検出する実用的なツールとして認識されるかもしれないが、そのようなコピーは必ずしも著作権侵害を構成するものではない、と我々は主張する。
著作権侵害の確立の基準として採択された場合、アルゴリズム的安定性は著作権法の意図された目的を損なう可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T07:22:41Z) - Convolutional Neural Network-Based Image Watermarking using Discrete
Wavelet Transform [5.1779694507922835]
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とウェーブレット変換を組み合わせた透かしネットワークを提案する。
ネットワークはホストイメージの解像度とは独立しており、あらゆる種類の透かしを受け付け、パフォーマンスを維持しながら11のCNN層しか持たない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-08T22:54:46Z) - Protecting the Intellectual Properties of Deep Neural Networks with an
Additional Class and Steganographic Images [7.234511676697502]
本稿では,Deep Neural Network(DNN)モデルの知的特性を,追加のクラスとステガノグラフィー画像を用いて保護する手法を提案する。
我々は,ウォーターマークキー画像にユーザの指紋を埋め込むために,最下位ビット(lsb)画像ステガノグラフィを採用する。
Fashion-MNISTとCIFAR-10データセットでは,100%透かし精度と100%指紋認証成功率が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-19T11:03:53Z) - Watermark Faker: Towards Forgery of Digital Image Watermarking [10.14145437847397]
我々は, 生成的逆学習を用いて, デジタル画像ウォーターマーク・フェイカーの開発を初めて試みる。
提案手法は,空間領域と周波数領域の両方において,デジタル画像透かしを効果的にクラックできることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-23T12:28:00Z)
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。