論文の概要: Video Watermarking: Safeguarding Your Video from (Unauthorized) Annotations by Video-based LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02411v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 16:34:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 14:36:57.143546
• Title: Video Watermarking: Safeguarding Your Video from (Unauthorized) Annotations by Video-based LLMs
• Title（参考訳）: ビデオ透かし:ビデオベースのLLMによる(認可されていない)アノテーションからビデオを保護
• Authors: Jinmin Li, Kuofeng Gao, Yang Bai, Jingyun Zhang, Shu-Tao Xia,
• Abstract要約: ビデオウォーターマーキング(英語: Video Watermarking)は、ビデオベースの大規模言語モデルによって、未承認のアノテーションからビデオを保護する技術である。 ビデオによるLLMの誤使用を防止しつつ視聴体験を保存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.83499677307886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of video-based Large Language Models (LLMs) has significantly enhanced video understanding. However, it has also raised some safety concerns regarding data protection, as videos can be more easily annotated, even without authorization. This paper introduces Video Watermarking, a novel technique to protect videos from unauthorized annotations by such video-based LLMs, especially concerning the video content and description, in response to specific queries. By imperceptibly embedding watermarks into key video frames with multi-modal flow-based losses, our method preserves the viewing experience while preventing misuse by video-based LLMs. Extensive experiments show that Video Watermarking significantly reduces the comprehensibility of videos with various video-based LLMs, demonstrating both stealth and robustness. In essence, our method provides a solution for securing video content, ensuring its integrity and confidentiality in the face of evolving video-based LLMs technologies.
• Abstract（参考訳）: ビデオベースのLarge Language Models(LLM)の出現により、ビデオ理解が大幅に向上した。 しかし、ビデオは認可なしでもより簡単に注釈を付けることができるため、データ保護に関するいくつかの安全上の懸念も持ち上がっている。 本稿では,ビデオ・ウォーターマーキング(ビデオ・ウォーターマーキング)について紹介する。ビデオ・ウォーターマーキング(ビデオ・ウォーターマーキング)とは,特にビデオの内容や記述について,特定のクエリに応答して,ビデオの無許可アノテーションからビデオを保護する手法である。 マルチモーダルなフローベース損失を伴うキービデオフレームに透かしを挿入することで,ビデオによるLLMの誤用を防止しつつ,視聴体験を保ち得る。 ビデオ透かしは、様々なビデオベースのLLMによるビデオの理解性を著しく低下させ、ステルスとロバスト性の両方を実証する。 本手法は,ビデオコンテンツ保護のソリューションを提供し,その完全性と機密性を確保する。

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