Fugu-MT 論文翻訳(概要): AWPD: Frequency Shield Network for Agnostic Watermark Presence Detection

論文の概要: AWPD: Frequency Shield Network for Agnostic Watermark Presence Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06723v2
Date: Fri, 13 Mar 2026 08:00:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-16 13:35:07.437133
Title: AWPD: Frequency Shield Network for Agnostic Watermark Presence Detection
Title（参考訳）: AWPD:Agnostic Watermark Presence Detectionのための周波数シールドネットワーク
Abstract要約: 我々はAWPD(Agnostic Watermark Presence Detection)という新しいタスクを提案する。 AWPDは、画像が復号情報を必要とせずに著作権マークを持っているかどうかを特定することを目的としている。 We construct the UniFreq-100K dataset, including large-scale sample across various visible watermark embedded algorithm。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.641356834127894
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Invisible watermarks, as an essential technology for image copyright protection, have been widely deployed with the rapid development of social media and AIGC. However, existing invisible watermark detection heavily relies on prior knowledge of specific algorithms, leading to limited detection capabilities for ``unknown watermarks'' in open environments. To this end, we propose a novel task named Agnostic Watermark Presence Detection (AWPD), which aims to identify whether an image carries a copyright mark without requiring decoding information. We construct the UniFreq-100K dataset, comprising large-scale samples across various invisible watermark embedding algorithms. Furthermore, we propose the Frequency Shield Network (FSNet). This model deploys an Adaptive Spectral Perception Module (ASPM) in the shallow layers, utilizing learnable frequency gating to dynamically amplify high-frequency watermark signals while suppressing low-frequency semantics. In the deep layers, the network introduces Dynamic Multi-Spectral Attention (DMSA) combined with tri-stream extremum pooling to deeply mine watermark energy anomalies, forcing the model to precisely focus on sensitive frequency bands. Extensive experiments demonstrate that FSNet exhibits superior zero-shot detection capabilities on the AWPD task, outperforming existing baseline models. Code and datasets will be released upon acceptance.
Abstract（参考訳）: 画像著作権保護の必須技術である見えない透かしは、ソーシャルメディアやAIGCの急速な発展とともに広く展開されてきた。しかし、既存の目に見えない透かし検出は、特定のアルゴリズムの事前の知識に大きく依存しており、オープン環境での'未知の透かし'の限られた検出能力に繋がる。そこで本研究では,画像に著作権マークがあるかどうかを復号化せずに識別することを目的とした,Agnostic Watermark Presence Detection (AWPD) という新しいタスクを提案する。 We construct the UniFreq-100K dataset, including large-scale sample across various visible watermark embedded algorithm。さらに,周波数シールドネットワーク(FSNet)を提案する。このモデルは、浅層層に適応スペクトル知覚モジュール(ASPM)を配置し、学習可能な周波数ゲーティングを利用して、低周波セマンティクスを抑えながら高周波透かし信号を動的に増幅する。深層層では、ダイナミックマルチスペクトルアテンション(DMSA)と三流極端プールを組み合わせることで、透かしエネルギーの異常を深く掘り下げ、感度周波数帯に正確に焦点を合わせざるを得ない。大規模な実験により、FSNetはAFPDタスクにおいて優れたゼロショット検出能力を示し、既存のベースラインモデルより優れていることが示された。コードとデータセットは受け入れ次第リリースされる。

関連論文リスト

SPFM-Net: Semantic-Prior-Guided Frequency-Constrained Mamba for Invisible Watermark Attack [13.95278003579795]
SPFM-Netは、目に見えない透かし攻撃のための、セマンティック優先および周波数制約のMambaフレームワークである。 SPFM-Netはまず、目に見えない透かし信号の空間的コヒーレンスを乱すために高比マスキングを用いる。ライトウェイトなマンバをベースとしたGlobal State-space Feature Modelingユニットは、透かしに関連した特徴と自然画像コンテンツとを分離するために導入された。
論文参考訳（メタデータ） (2026-07-30T07:50:49Z)
Latent-Mark: An Audio Watermark Robust to Neural Resynthesis [62.09761127079914]
Latent-Markはセマンティック圧縮に耐えられるように設計された最初のゼロビットオーディオ透かしフレームワークである。私たちの重要な洞察は、エンコード-デコードプロセスに対する堅牢性は、不変の潜在空間に透かしを埋め込む必要があるということです。我々の研究は、ますます複雑で多様な生成歪みをまたいで整合性を維持することができる普遍的な透かしフレームワークに、将来の研究をインスピレーションを与えます。
論文参考訳（メタデータ） (2026-03-05T15:51:09Z)
OSI: One-step Inversion Excels in Extracting Diffusion Watermarks [56.210696479553945]
ガウスシェーディングスタイルの透かしを抽出する手法であるワンステップインバージョン(OSI)を提案する。 OSIは、透かし抽出を学習可能な記号分類問題として再構成し、初期雑音の正確な回帰を不要にする。我々のOSIは,20倍高速で,抽出精度が向上し,透かしペイロード容量が2倍になる多段拡散インバージョン法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2026-02-10T07:43:16Z)
SSCL-BW: Sample-Specific Clean-Label Backdoor Watermarking for Dataset Ownership Verification [8.045712223215542]
本稿では,サンプル特異的クリーンラベルバックドア透かし(SSCL-BW)を提案する。 U-Netベースの透かしサンプルジェネレータをトレーニングすることにより,サンプル毎に独自の透かしを生成する。ベンチマークデータセットを用いた実験は,提案手法の有効性と潜在的な透かし除去攻撃に対する頑健性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-30T12:13:53Z)
SpecGuard: Spectral Projection-based Advanced Invisible Watermarking [30.516775891273667]
我々は、堅牢で見えない画像透かしのための新しい透かしアプローチであるSpecGuardを紹介する。メッセージは、空間領域から周波数領域に変換することで、隠れた畳み込み層に埋め込む。組込み透かしの可視性,キャパシティ,ロバスト性に基づくSpecGuardの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-08T17:56:21Z)
TAG-WM: Tamper-Aware Generative Image Watermarking via Diffusion Inversion Sensitivity [76.98973481600002]
本稿では,TAG-WMと命名されたタンパ認識画像ウォーターマーキング手法を提案する。提案手法は、4つのキーモジュールからなる: 生成品質を保ちつつ、著作権と局所化の透かしを潜伏空間に埋め込むためのデュアルマークジョイントサンプリング (DMJS) アルゴリズム。実験結果から,TAG-WMは歪み下においても,改質性および局所化能力の両面において最先端性能を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-30T03:14:07Z)
Wide Flat Minimum Watermarking for Robust Ownership Verification of GANs [23.639074918667625]
ホワイトボックス攻撃に対するロバスト性を向上したGANのための新しいマルチビット・ボックスフリー透かし手法を提案する。透かしは、GANトレーニング中に余分な透かし損失項を追加することで埋め込む。その結果,透かしの存在が画像の品質に与える影響は無視できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-25T18:38:10Z)
Learning Heavily-Degraded Prior for Underwater Object Detection [59.5084433933765]
本稿では、検出器フレンドリーな画像から、転送可能な事前知識を求める。これは、検出器フレンドリー(DFUI)と水中画像の高度に劣化した領域が、特徴分布のギャップがあることを統計的に観察したものである。高速かつパラメータの少ない本手法は変圧器型検出器よりも優れた性能を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-24T12:32:46Z)
An Unforgeable Publicly Verifiable Watermark for Large Language Models [84.2805275589553]
現在の透かし検出アルゴリズムは、透かし生成プロセスで使用される秘密鍵を必要としており、公開検出中にセキュリティ違反や偽造の影響を受ける。両段階で同じキーを使用するのではなく、2つの異なるニューラルネットワークを用いて透かしの生成と検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-30T13:43:27Z)
Exploring Structure Consistency for Deep Model Watermarking [122.38456787761497]
Deep Neural Network(DNN)の知的財産権(IP)は、代理モデルアタックによって簡単に盗まれる。本稿では,新しい構造整合モデルウォーターマーキングアルゴリズムを設計した新しい透かし手法,すなわち構造整合性'を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-05T04:27:15Z)

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。