論文の概要: Certifiably Robust Image Watermark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04086v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 17:56:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 15:20:13.635477
• Title: Certifiably Robust Image Watermark
• Title（参考訳）: かなりロバストな画像透かし
• Authors: Zhengyuan Jiang, Moyang Guo, Yuepeng Hu, Jinyuan Jia, Neil Zhenqiang Gong,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.546016845801134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI raises many societal concerns such as boosting disinformation and propaganda campaigns. Watermarking AI-generated content is a key technology to address these concerns and has been widely deployed in industry. However, watermarking is vulnerable to removal attacks and forgery attacks. In this work, we propose the first image watermarks with certified robustness guarantees against removal and forgery attacks. Our method leverages randomized smoothing, a popular technique to build certifiably robust classifiers and regression models. Our major technical contributions include extending randomized smoothing to watermarking by considering its unique characteristics, deriving the certified robustness guarantees, and designing algorithms to estimate them. Moreover, we extensively evaluate our image watermarks in terms of both certified and empirical robustness. Our code is available at \url{https://github.com/zhengyuan-jiang/Watermark-Library}.
• Abstract（参考訳）: 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り、業界に広くデプロイされている。 しかし、透かしは除去攻撃や偽造攻撃に弱い。 本研究では,除去と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。 本手法は, 確率的ロバストな分類器と回帰モデルを構築する手法として, ランダムな平滑化を利用する。 我々の主要な技術的貢献は、その特徴を考慮し、ランダム化スムースメントを透かしに拡張すること、認証された堅牢性保証を導き、それらを推定するアルゴリズムを設計することである。 さらに,画像の透かしを,実証的堅牢性と証明的堅牢性の両方の観点から広範囲に評価した。 私たちのコードは \url{https://github.com/zhengyuan-jiang/Watermark-Library} で利用可能です。

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