論文の概要: Embedding Trust at Scale: Physics-Aware Neural Watermarking for Secure and Verifiable Data Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12032v1
• Date: Thu, 22 May 2025 21:14:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.591667
• Title: Embedding Trust at Scale: Physics-Aware Neural Watermarking for Secure and Verifiable Data Pipelines
• Title（参考訳）: 大規模インベンディングトラスト:セキュアで検証可能なデータパイプラインのための物理対応ニューラルウォーターマーキング
• Authors: Krti Tallam,
• Abstract要約: 我々は科学的データ整合性のための堅牢なニューラルネットワーク透かしフレームワークを提案する。 畳み込みオートエンコーダを用いることで、二元メッセージは温度、渦、地磁気といった構造データに不可視的に埋め込まれる。 提案手法は,ERA5データセットとNavier-Stokesデータセット間で,98%の精度と視覚的に識別不能な再構成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a robust neural watermarking framework for scientific data integrity, targeting high-dimensional fields common in climate modeling and fluid simulations. Using a convolutional autoencoder, binary messages are invisibly embedded into structured data such as temperature, vorticity, and geopotential. Our method ensures watermark persistence under lossy transformations - including noise injection, cropping, and compression - while maintaining near-original fidelity (sub-1\% MSE). Compared to classical singular value decomposition (SVD)-based watermarking, our approach achieves $>$98\% bit accuracy and visually indistinguishable reconstructions across ERA5 and Navier-Stokes datasets. This system offers a scalable, model-compatible tool for data provenance, auditability, and traceability in high-performance scientific workflows, and contributes to the broader goal of securing AI systems through verifiable, physics-aware watermarking. We evaluate on physically grounded scientific datasets as a representative stress-test; the framework extends naturally to other structured domains such as satellite imagery and autonomous-vehicle perception streams.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,気象モデルや流体シミュレーションに共通する高次元フィールドを対象とする,科学的データ整合性のための堅牢なニューラルネットワーク透かしフレームワークを提案する。 畳み込みオートエンコーダを使用すると、バイナリメッセージは温度、渦、地磁気などの構造化データに不可視的に埋め込まれる。 提案手法は, ノイズ注入, 収穫, 圧縮を含む, 損失のある変換の下での透かしの持続性を確保するとともに, ほぼ原位置の忠実度 (sub-1\% MSE) を維持しながら, 透かしの持続性を確保する。 古典特異値分解(SVD)に基づく透かしと比較すると,ERA5データセットとNavier-Stokesデータセット間で98.%の精度と視覚的に区別不能な再構成を実現している。 このシステムは、高性能な科学ワークフローにおけるデータ証明、監査可能性、トレーサビリティのためのスケーラブルでモデル互換のツールを提供する。 本フレームワークは,衛星画像や自動運転車の知覚ストリームなどの他の構造化領域に自然に拡張する。

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