論文の概要: A Content-dependent Watermark for Safeguarding Image Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10766v1
• Date: Sat, 13 Sep 2025 00:38:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.770124
• Title: A Content-dependent Watermark for Safeguarding Image Attribution
• Title（参考訳）: 画像属性保護のためのコンテンツ依存型透かし
• Authors: Tong Zhou, Ruyi Ding, Gaowen Liu, Charles Fleming, Ramana Rao Kompella, Yunsi Fei, Xiaolin Xu, Shaolei Ren,
• Abstract要約: 暗号セキュリティ保証付きコンテンツ依存型透かしのための新しいフレームワークであるMetaSealを提案する。 我々の設計では、偽造防止、不正な複製の防止、暗号検証の実施が可能である。 実験では、MetaSealが偽造の試みを効果的に軽減し、自然画像とAI生成画像の両方に適用できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.90265244606734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid growth of digital and AI-generated images has amplified the need for secure and verifiable methods of image attribution. While digital watermarking offers more robust protection than metadata-based approaches--which can be easily stripped--current watermarking techniques remain vulnerable to forgery, creating risks of misattribution that can damage the reputations of AI model developers and the rights of digital artists. These vulnerabilities arise from two key issues: (1) content-agnostic watermarks, which, once learned or leaked, can be transferred across images to fake attribution, and (2) reliance on detector-based verification, which is unreliable since detectors can be tricked. We present MetaSeal, a novel framework for content-dependent watermarking with cryptographic security guarantees to safeguard image attribution. Our design provides (1) forgery resistance, preventing unauthorized replication and enforcing cryptographic verification; (2) robust, self-contained protection, embedding attribution directly into images while maintaining resilience against benign transformations; and (3) evidence of tampering, making malicious alterations visually detectable. Experiments demonstrate that MetaSeal effectively mitigates forgery attempts and applies to both natural and AI-generated images, establishing a new standard for secure image attribution.
• Abstract（参考訳）: デジタルおよびAI生成画像の急速な成長は、画像属性のセキュアで検証可能な方法の必要性を増幅した。 デジタル透かしはメタデータベースのアプローチよりも堅牢な保護を提供する。これは簡単に取り除くことができるが、現在の透かし技術は偽造に弱いままであり、AIモデル開発者の評判やデジタルアーティストの権利を損なう恐れがある。 これらの脆弱性は、(1) 学習または漏洩したコンテンツ非依存の透かしを、画像間で偽の属性に転送することができること、(2) 検出器を騙すことができるため信頼性の低い検出器ベースの検証に依存すること、の2つの主要な問題から生じる。 本稿では,コンテンツ依存型透かしのための新しいフレームワークであるMetaSealについて紹介する。 本設計では,(1)偽造防止,不正な複製防止,暗号化検証の実施,(2)堅牢で自己完結した保護,(2)良質な変換に対するレジリエンスを維持しつつ帰属を直接イメージに埋め込むこと,(3)悪質な変更を視覚的に検出可能な改ざんの証拠を提供する。 実験によると、MetaSealは偽造の試みを効果的に軽減し、自然画像とAI生成画像の両方に適用し、安全な画像属性の新しい標準を確立する。

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