論文の概要: Hide&Seek: Remove Image Watermarks with Negligible Cost via Pixel-wise Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01067v1
- Date: Sun, 01 Mar 2026 12:03:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.490239
- Title: Hide&Seek: Remove Image Watermarks with Negligible Cost via Pixel-wise Reconstruction
- Title(参考訳): Hide&Seek: 画像の透かしをピクセルワイズで取り除く
- Authors: Huajie Chen, Tianqing Zhu, Hailin Yang, Yuchen Zhong, Yang Zhang, Hui Sun, Heng Xu, Zuobin Ying, Lihua Yin, Wanlei Zhou,
- Abstract要約: HIDE&SEEK(HIDE&SEEK)は,多用途で費用対効果の高い画像透かし攻撃である。
HSは高い視力を維持しながら埋め込み透かしを確実に除去する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.15362705857339
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Watermarking has emerged as a key defense against the misuse of machine-generated images (MGIs). Yet the robustness of these protections remains underexplored. To reveal the limits of SOTA proactive image watermarking defenses, we propose HIDE&SEEK (HS), a suite of versatile and cost-effective attacks that reliably remove embedded watermarks while preserving high visual fidelity.
- Abstract(参考訳): ウォーターマーキングは、機械生成画像(MGI)の誤用に対する重要な防御として登場した。
しかし、これらの保護の堅牢性はいまだ解明されていない。
本報告では,SOTAプロアクティブ画像透かし防御の限界を明らかにするために,ハイビジョンを維持しつつ,埋め込み透かしを確実に除去する汎用的で費用対効果の高い攻撃スイートであるHIDE&SEEK(HIDE&SEEK)を提案する。
関連論文リスト
- RAVEN: Erasing Invisible Watermarks via Novel View Synthesis [35.417500510522835]
本研究では,透かし除去をビュー合成問題として再検討することにより,目に見えない透かしの根本的な脆弱性を明らかにする。
我々の重要な洞察は、視覚的忠実性を維持しながら、同じ意味的内容の知覚的に一貫した代替ビューを生成し、埋め込みされた透かしを自然に取り除くことである。
本稿では, 静止空間における制御幾何変換を適用したゼロショット拡散に基づくフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-13T18:59:58Z) - SWA-LDM: Toward Stealthy Watermarks for Latent Diffusion Models [11.906245347904289]
埋め込みプロセスのランダム化によって透かしを強化する新しい手法であるSWA-LDMを紹介する。
提案する透かし攻撃は,既存の潜水式透かし法の本質的脆弱性を明らかにする。
この研究は、LDM生成画像の不正使用に対する保護に向けた重要なステップである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-14T16:55:45Z) - Robust and Minimally Invasive Watermarking for EaaS [50.08021440235581]
組み込み・アズ・ア・サービス(Eding)はAIアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
編集はモデル抽出攻撃に対して脆弱であり、著作権保護の必要性を強調している。
そこで我々は,Edingの著作権保護を堅牢にするための新しい埋め込み専用透かし (ESpeW) 機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-23T04:34:49Z) - Certifiably Robust Image Watermark [57.546016845801134]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-04T17:56:04Z) - UnMarker: A Universal Attack on Defensive Image Watermarking [4.013156524547072]
防衛的な透かしに対する最初の実践的普遍的な攻撃であるUnMarkerを紹介します。
UnMarkerは検出器のフィードバックを必要とせず、透かしスキームや類似したモデルに関する非現実的な知識も必要とせず、先進的な復調パイプラインも必要としない。
SOTAスキームに対する評価は、UnMarkerの有効性を証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-14T07:05:18Z) - Invisible Image Watermarks Are Provably Removable Using Generative AI [47.25747266531665]
Invisibleの透かしは、所有者によってのみ検出可能な隠されたメッセージを埋め込むことで、画像の著作権を保護する。
我々は、これらの見えない透かしを取り除くために、再生攻撃のファミリーを提案する。
提案手法は,まず画像にランダムノイズを加えて透かしを破壊し,画像を再構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T23:29:28Z) - Watermark Vaccine: Adversarial Attacks to Prevent Watermark Removal [69.10633149787252]
本稿では,対人機械学習による対人防御機構を提案する。
破壊性ウォーターマークワクチン(DWV)は、透かし除去ネットワークを通過した後、宿主のイメージと透かしを破滅させる。
Inerasable Watermark Vaccine(IWV)は、透かしが取り除かれないようにし、目立たないようにする別の方法だ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-17T13:50:02Z) - WDNet: Watermark-Decomposition Network for Visible Watermark Removal [61.14614115654322]
透かしのサイズ、形状、色、透明さの不確かさは、画像から画像への翻訳技術にとって大きな障壁となった。
従来の透かし画像分解を2段発電機(WDNet(Watermark-Decomposition Network))に組み合わせます。
分解製剤は、WDNetが単に削除するのではなく、画像から透かしを分離することができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-14T15:07:35Z) - Fine-tuning Is Not Enough: A Simple yet Effective Watermark Removal
Attack for DNN Models [72.9364216776529]
我々は異なる視点から新しい透かし除去攻撃を提案する。
我々は、知覚不可能なパターン埋め込みと空間レベルの変換を組み合わせることで、単純だが強力な変換アルゴリズムを設計する。
我々の攻撃は、非常に高い成功率で最先端の透かしソリューションを回避できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-18T09:14:54Z)
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。