論文の概要: Dynamic Watermark Generation for Digital Images using Perimeter Gated SPAD Imager PUFs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17134v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 16:36:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.544864
• Title: Dynamic Watermark Generation for Digital Images using Perimeter Gated SPAD Imager PUFs
• Title（参考訳）: SPAD画像PUFを用いたデジタル画像の動的透かし生成
• Authors: Md Sakibur Sajal, Marc Dandin,
• Abstract要約: 本研究では,SPAD (pgSPAD) 画像を用いた新しい透かし手法を提案する。 本研究は,提案したソースシーン固有の動的透かしを用いて,ソース識別と改ざん検出を両立可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital image watermarks as a security feature can be derived from the imager's physically unclonable functions (PUFs) by utilizing the manufacturing variations, i.e., the dark signal non-uniformity (DSNU). While a few demonstrations focused on the CMOS image sensors (CIS) and active pixel sensors (APS), single photon avalanche diode (SPAD) imagers have never been investigated for this purpose. In this work, we have proposed a novel watermarking technique using perimeter gated SPAD (pgSPAD) imagers. We utilized the DSNU of three 64 x 64 pgSPAD imager chips, fabricated in a 0.35 {\mu}m standard CMOS process and analyzed the simulated watermarks for standard test images from publicly available database. Our observation shows that both source identification and tamper detection can be achieved using the proposed source-scene-specific dynamic watermarks with a controllable sensitivity-robustness trade-off.
• Abstract（参考訳）: セキュリティ機能としてのデジタル画像透かしは、製造のバリエーション、すなわち暗信号非均一性(DSNU)を利用して、画像の物理的に拘束不能な機能(PUF)から導出することができる。 CMOSイメージセンサ(CIS)とアクティブピクセルセンサー(APS)に焦点をあてたデモはいくつかあるが、単一光子アバランシェダイオード(SPAD)イメージラは、この目的では決して研究されていない。 本研究では,SPAD (pgSPAD) 画像を用いた新しい透かし手法を提案する。 我々は,64 x 64 pgSPAD イメージプロセッサの 3 つの DSNU を用いて,0.35 {\mu}m の標準CMOSプロセスで作製し,公開データベースから標準試験画像の模擬透かしを解析した。 本研究は, ソース識別とタンパー検出の両方を, 制御可能な感度・腐食性トレードオフを持つソースシーン特異的な動的透かしを用いて実現可能であることを示す。

関連論文リスト

• AI-generated Image Detection: Passive or Watermark? [4.936341173296691]
  我々は受動型および透かし型検出器の有効性,堅牢性,効率性を比較するための,最初の総合的なベンチマークを開発した。 我々は5つの受動的検出器と4つの透かしに基づく検出器を8種類の共振と3種類の対向摂動に対して評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T18:59:58Z)
• An Undetectable Watermark for Generative Image Models [65.31658824274894]
  生成画像モデルに対する検出不能な最初の透かし方式を提案する。 特に、検出不能な透かしは、効率的に計算可能なメートル法で画質を劣化させることはない。 提案手法は,擬似乱数誤り訂正符号を用いて拡散モデルの初期潜時間を選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T18:33:06Z)
• DiffuseTrace: A Transparent and Flexible Watermarking Scheme for Latent Diffusion Model [15.982765272033058]
  生成モデル出力に透かしを追加することは、著作権の追跡と潜在的なリスクの軽減に欠かせないテクニックである。 本稿では拡散モデル成分の微調整に依存しないDiffuseTraceと呼ばれる新しい手法を提案する。 8種類の画像処理用透かし攻撃と3種類の生成用透かし攻撃の下では、DiffuseTraceは透かし検出率99%、帰属精度94%以上を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-04T15:32:57Z)
• MarkNerf:Watermarking for Neural Radiance Field [6.29495604869364]
  暗黙的な3Dモデルの著作権保護問題に対処するために,透かしアルゴリズムを提案する。 実験により,提案アルゴリズムは3次元モデルの著作権を効果的に保護することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T03:00:09Z)
• 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)
• Supervised GAN Watermarking for Intellectual Property Protection [33.827150843939094]
  本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)のための透かし手法を提案する。 目的は、GANモデルで生成された画像が見えない透かし(署名)を含むように、GANモデルに透かしを付けることである。 その結果,本手法は生成画像内に見えない透かしを効果的に埋め込むことができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T20:52:05Z)
• 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。