論文の概要: LiBRA: Detection-Aware Image Watermark Removal via Bidirectional Latent Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.03166v1
• Date: Fri, 02 Oct 2026 11:44:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.352716
• Title: LiBRA: Detection-Aware Image Watermark Removal via Bidirectional Latent Optimization
• Title（参考訳）: LiBRA:双方向遅延最適化による画像透かし除去
• Abstract要約: LiBRAは、画像の品質を維持しながら、透かしを検出できないようにする。 ウォーターマークキーとデコーダにアクセスすると、LiBRAは公開オートエンコーダの潜在空間の有界な変更を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.267070113965655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital watermarking supports source attribution for AI-generated images, but its reliability depends on resistance to removal attacks. Some attacks attempt to remove watermarks by forcing the decoded watermark to differ from the original. However, this can produce an inverted watermark that remains detectable, causing removal to fail, while further attempts to alter the watermark may unnecessarily degrade image quality. To address these limitations, we present LiBRA (Latent In-band Bidirectional Removal Attack), which aims to make watermarks undetectable while preserving image quality. Instead of continually pushing the watermark toward inversion, LiBRA adjusts the image to conceal the watermark without encouraging further changes that could degrade image quality. Some attacks keep pushing decoded bits away from the original watermark, even when further changes preserve detectability and damage image quality. With access to the watermark key and decoder, LiBRA makes bounded changes in a public autoencoder's latent space. Unlike inversion-driven objectives that cannot correct excessive inversion, LiBRA guides average decoding confidence toward random guessing from either direction. This helps avoid an inverted but detectable watermark. Leaving individual bits flexible allows image-quality constraints to favor less damaging changes, while an optional frequency-guided mask limits their location. We verify removal using an exact two-sided binomial test rather than assuming the confidence target guarantees success.
• Abstract（参考訳）: デジタル透かしはAI生成画像のソース属性をサポートするが、その信頼性は除去攻撃に対する耐性に依存する。 いくつかの攻撃は、復号された透かしを元のものと異なるように強制することで透かしを除去しようとする。 しかし、これは検出可能な逆透かしを生成し、除去が失敗する一方、透かしを変更しようとする試みは、画像の品質を不必要に劣化させる可能性がある。 これらの制約に対処するため,画像品質を維持しながら透かしを検出不能にすることを目的としたLiBRA(Latent In-band Bidirectional removal Attack)を提案する。 透かしを反転方向に押し続ける代わりに、LiBRAは画像の品質を劣化させる可能性のあるさらなる変更を奨励することなく、透かしを隠蔽するように調整する。 いくつかの攻撃は、検出可能性と損傷画像の品質をさらなる変更しても、デコードされたビットを元の透かしから遠ざけ続ける。 ウォーターマークキーとデコーダにアクセスすると、LiBRAは公開オートエンコーダの潜在空間の有界な変更を行う。 過度な逆転を補正できない逆転駆動の目的とは異なり、LiBRAはどちらの方向からのランダムな推測に対しても平均的な復号信頼度を導く。 これは逆転するが検出可能な透かしを避けるのに役立つ。 個々のビットをフレキシブルにしておくと、画像品質の制約により損傷の少ない変更が好まれ、オプションで周波数誘導マスクが位置を制限する。 我々は、信頼目標が成功を保証していると仮定するのではなく、正確に2辺二項検定を用いて除去を検証する。

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