論文の概要: Peccavi: Visual Paraphrase Attack Safe and Distortion Free Image Watermarking Technique for AI-Generated Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22960v1
• Date: Sat, 28 Jun 2025 17:34:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.647475
• Title: Peccavi: Visual Paraphrase Attack Safe and Distortion Free Image Watermarking Technique for AI-Generated Images
• Title（参考訳）: Peccavi:AI生成画像に対する視覚的パラフレーズ攻撃の安全性と歪みのない画像透かし技術
• Authors: Shreyas Dixit, Ashhar Aziz, Shashwat Bajpai, Vasu Sharma, Aman Chadha, Vinija Jain, Amitava Das,
• Abstract要約: 本稿では,最初のビジュアルパラフレーズアタックセーフで歪みのない画像透かし技術であるPECCAVIを紹介する。 視覚的パラフレーズ攻撃では、画像は、Non-Melting Points (NMPs)と呼ばれるコアセマンティック領域を保持しながら変更される。 PECCAVIは戦略的にこれらのNMP内に透かしを埋め込み、マルチチャネル周波数領域透かしを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.384378994229647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A report by the European Union Law Enforcement Agency predicts that by 2026, up to 90 percent of online content could be synthetically generated, raising concerns among policymakers, who cautioned that "Generative AI could act as a force multiplier for political disinformation. The combined effect of generative text, images, videos, and audio may surpass the influence of any single modality." In response, California's Bill AB 3211 mandates the watermarking of AI-generated images, videos, and audio. However, concerns remain regarding the vulnerability of invisible watermarking techniques to tampering and the potential for malicious actors to bypass them entirely. Generative AI-powered de-watermarking attacks, especially the newly introduced visual paraphrase attack, have shown an ability to fully remove watermarks, resulting in a paraphrase of the original image. This paper introduces PECCAVI, the first visual paraphrase attack-safe and distortion-free image watermarking technique. In visual paraphrase attacks, an image is altered while preserving its core semantic regions, termed Non-Melting Points (NMPs). PECCAVI strategically embeds watermarks within these NMPs and employs multi-channel frequency domain watermarking. It also incorporates noisy burnishing to counter reverse-engineering efforts aimed at locating NMPs to disrupt the embedded watermark, thereby enhancing durability. PECCAVI is model-agnostic. All relevant resources and codes will be open-sourced.
• Abstract（参考訳）: EU法執行機関(EU)の報告書は、2026年までにオンラインコンテンツの最大90%が合成的に生成される可能性があると予測しており、政策立案者の間では「生成AIは政治的偽情報の強制乗算器として機能する可能性がある。生成テキスト、画像、ビデオ、オーディオの複合効果は、あらゆる単一のモダリティの影響を超越する可能性がある」と警告している。 カリフォルニア州のBill AB 3211は、AI生成画像、ビデオ、オーディオの透かしを義務付けている。 しかし、目に見えない透かし技術による改ざんの危険性と、悪質な俳優がそれらを全面的に回避する可能性を懸念する声が残っている。 生成AIによる非透かし攻撃、特に新しく導入された視覚的パラフレーズ攻撃は、透かしを完全に除去する能力を示し、結果として元のイメージのパラフレーズとなった。 本稿では,最初のビジュアルパラフレーズアタックセーフで歪みのない画像透かし技術であるPECCAVIを紹介する。 視覚的パラフレーズ攻撃では、イメージは、Non-Melting Points (NMP)と呼ばれるコアセマンティック領域を保持しながら変更される。 PECCAVIは戦略的にこれらのNMP内に透かしを埋め込み、マルチチャネル周波数領域透かしを用いる。 また、NMPが埋め込まれた透かしを乱すために位置決めすることを目的としたリバースエンジニアリングの努力に対抗するためにノイズの多い燃焼も取り入れており、耐久性を高めている。 PECCAVIはモデルに依存しない。 関連するすべてのリソースとコードはオープンソースになる。

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