論文の概要: Secure Seed-Based Multi-bit Watermarking for Diffusion Models from First Principles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06153v1
• Date: Thu, 07 May 2026 12:46:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.785781
• Title: Secure Seed-Based Multi-bit Watermarking for Diffusion Models from First Principles
• Title（参考訳）: 第一原理に基づく拡散モデルのためのセキュアシードベースマルチビット透かし
• Authors: Enoal Gesny, Eva Giboulot,
• Abstract要約: 透かし方式の有効性は、徹底的な理論的解析によって純粋に確立されるべきである。 これは、モデル依存部分を透かしシステムの実際の決定機構から切り離すことによって実現される。 本稿では,従来のシード方式を一般化した新しい透かし方式であるSSBを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.294420397461204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid emergence of generative image models has led to the development of specialized watermarking techniques, particularly in-generation methods such as seed-based embedding. However, current evaluations in this area remain largely empirical, making them heavily reliant on the specific model architectures used for generation and inversion. This prevents any clear conclusion on the performance of any method, especially regarding security, for which a rigorous definition is lacking. Against this approach, we argue that the effectiveness of a watermarking scheme should be established purely through a thorough theoretical analysis. This is enabled by decoupling the model-dependent part from the actual decision mechanism of the watermarking system. Using this decoupling, we introduce a formal evaluation framework based on security, robustness, and fidelity. This allows precise comparisons between watermarking systems through a characteristic surface representing the trade-off between these three quantities, independent of any generative model. Based on this framework, we propose SSB, a novel watermarking method that generalizes previous seed-based methods by allowing to reach any security-robustness-fidelity regime on its characteristic surface. This work opens the door to the design of modern watermarking systems with theoretical guarantees that do not necessitate any costly empirical evaluations.
• Abstract（参考訳）: 生成画像モデルの急速な台頭は、特にシードベースの埋め込みのような次世代の手法において、特別な透かし技術の開発につながっている。 しかし、この領域における現在の評価は、主に経験的であり、生成と反転に使用される特定のモデルアーキテクチャに大きく依存している。 これにより、厳密な定義が欠如しているセキュリティに関して、あらゆるメソッドのパフォーマンスに関する明確な結論が得られない。 このアプローチに対して、透かし方式の有効性は、徹底的な理論的解析によって純粋に確立されるべきである、と論じる。 これは、モデル依存部分を透かしシステムの実際の決定機構から切り離すことによって実現される。 この分離を利用して、セキュリティ、堅牢性、忠実性に基づく正式な評価フレームワークを導入する。 これにより、これらの3つの量の間のトレードオフを表す特性曲面によるウォーターマークシステム間の正確な比較が可能であり、生成モデルとは独立である。 SSBは, 従来のシード方式を一般化した新しい透かし方式であり, その特性面上のセキュリティ・ロバスト性・忠実性に到達できるようにする。 この研究は、費用がかかる経験的評価を必要としない理論的な保証により、現代の透かしシステムの設計への扉を開く。

関連論文リスト

• Optimization-Free Universal Watermark Forgery with Regenerative Diffusion Models [50.73220224678009]
  ウォーターマーキングは、人工知能モデルによって生成された合成画像の起源を検証するために使用できる。 近年の研究では, 対象画像から表層画像への透かしを, 対角的手法を用いてフォージできることが示されている。 本稿では,最適化フリーで普遍的な透かし偽造のリスクが大きいことを明らかにする。 我々のアプローチは攻撃範囲を大きく広げ、現在の透かし技術の安全性により大きな課題をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T12:08:02Z)
• Embedding Watermarks in Diffusion Process for Model Intellectual Property Protection [16.36712147596369]
  拡散過程全体に透かしを埋め込むことにより,新しい透かしの枠組みを導入する。 詳細な理論的解析と実験的検証により,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T18:27:10Z)
• Theoretically Grounded Framework for LLM Watermarking: A Distribution-Adaptive Approach [53.32564762183639]
  大規模言語モデル(LLM)の透かしのための新しい統一的理論フレームワークを導入する。 本研究の目的は,最悪の偽陽性率(FPR)の制御とテキスト品質の歪みを維持しつつ,検出性能を最大化することである。 モデル非依存と効率性に代えて代理モデルを利用する歪みのない分散適応型透かしアルゴリズム(DAWA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T18:28:10Z)
• Towards Effective User Attribution for Latent Diffusion Models via Watermark-Informed Blending [54.26862913139299]
  我々は、ウォーターマークインフォームドブレンディング(TEAWIB)による潜伏拡散モデルに対する効果的なユーザ属性に向けた新しいフレームワークを提案する。 TEAWIBは、ユーザ固有の透かしを生成モデルにシームレスに統合する、ユニークな準備可能な構成アプローチを取り入れている。 TEAWIBの有効性を検証し、知覚的品質と帰属精度で最先端の性能を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T07:52:09Z)
• Watermarking Recommender Systems [52.207721219147814]
  本稿では,レコメンダシステムに特化した新しい手法であるAutoregressive Out-of-Distribution Watermarking (AOW)を紹介する。 提案手法では,初期項目の選択とオラクルモデルによるクエリを行い,その後に予測スコアの小さい項目を選択する。 透かしの有効性を評価するため、このモデルでは、切り捨てられた透かしシーケンスが与えられた後続の項目を予測することを課題とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T06:51:24Z)

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。