UnMarker：一種針對防禦性圖像水印的通用攻擊方法

Core Concepts

本文指出，現有的防禦性圖像水印技術不足以抵禦深度偽造，並提出了一種名為 UnMarker 的通用攻擊方法，可以有效移除圖像中的水印，使得現有的深度偽造檢測技術失效。

Abstract

論文資訊

• 標題：UnMarker：一種針對防禦性圖像水印的通用攻擊方法
• 出處：IEEE S&P 2025

研究背景

• 生成式人工智慧 (GenAI) 的濫用日益嚴重，深度偽造的出現對政治、社會和個人造成威脅。
• 防禦性水印技術試圖透過在生成圖像中嵌入隱藏的指紋來解決這個問題，以便日後進行深度偽造檢測。

研究問題

• 現有的防禦性水印技術是否真的能夠有效抵禦深度偽造？

研究方法

• 本文深入分析了水印嵌入的原理，發現現有的水印技術都必須將水印嵌入到圖像的頻譜幅度中。
• 基於此發現，本文設計了一種名為 UnMarker 的通用攻擊方法，該方法利用兩種新穎的對抗性優化方法來破壞水印圖像的頻譜，從而消除水印。

主要發現

• UnMarker 不需要檢測器回饋、水印方案的參數或類似模型的知識，也不需要複雜的去噪流程。
• UnMarker 能夠有效地攻擊現有的語義和非語義水印方案，將最佳檢測率降低至 43%，使其無法有效檢測深度偽造。

研究結論

• 防禦性水印技術並不足以抵禦深度偽造。
• 研究人員應探索其他深度偽造檢測方法。

研究貢獻

• 本文揭示了防禦性水印技術的缺陷，並證明其無法有效應對深度偽造。
• 本文提出了 UnMarker，這是一種通用的、無需數據、黑盒和無需查詢的攻擊方法，可以有效移除圖像中的水印。
• 本文透過實驗證明了 UnMarker 對七種最先進的水印方案的有效性。
• 本文將 UnMarker 與其他最強大的無需查詢的黑盒攻擊方法進行了比較，證明其具有更好的性能和品質。
• UnMarker 是第一個能夠有效攻擊語義水印的實用攻擊方法，這表明語義水印並不像之前認為的那樣安全可靠。

Stats

UnMarker 能夠將最佳檢測率降低至 43%。

Quotes

“我們的研究結果表明，防禦性水印技術並不足以抵禦深度偽造，我們敦促社群探索其他方法。”

Key Insights Distilled From

UnMarker: A Universal Attack on Defensive Image Watermarking

by Andre Kassis... at arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.08363.pdf

Deeper Inquiries

除了水印技術之外，還有哪些其他的技術可以被用來檢測深度偽造？

除了數位浮水印技術，還有其他方法可以檢測深度偽造，以下列舉幾種常見技術：

基於生物特徵的檢測: 深度偽造影片通常難以完美複製人類細微的生物特徵。此類方法分析影片中人物的眨眼頻率、瞳孔變化、臉部肌肉運動等生理訊號，找出與真實人類不符的破綻。
基於偽影和雜訊的檢測: 深度偽造過程中，由於演算法的限制或數據集的偏差，生成的圖像或影片中可能存在特定的偽影或雜訊模式。這些偽影可以作為識別深度偽造的線索。
基於深度學習的檢測: 利用深度學習模型，例如卷積神經網路 (CNN)，可以訓練專門用於區分真實和偽造內容的分類器。這些模型可以從大量的數據中學習到深度偽造的特征，並具有較高的檢測準確率。
基於區塊鏈的溯源: 區塊鏈技術可以追蹤數位內容的來源和修改歷史。將真實圖像或影片的信息存儲在區塊鏈上，可以驗證其真實性，並防止被篡改。
需要注意的是，深度偽造技術也在不斷發展，新的檢測方法和反制措施也在不斷湧現。因此，深度偽造檢測是一個持續演進的領域，需要不斷的研究和創新。

如果攻擊者可以訪問水印方案的參數或訓練數據，UnMarker 的攻擊效果會如何？

如果攻擊者能夠獲得水印方案的參數或訓練數據，UnMarker 的攻擊效果可能會被削弱。
文章中強調 UnMarker 的設計理念是基於黑盒攻擊，即攻擊者對水印方案的內部機制一無所知。在這種情況下，UnMarker 通過分析水印技術的普遍特徵和限制，針對頻譜幅度進行干擾，從而達到移除水印的目的。
然而，如果攻擊者可以訪問水印方案的參數或訓練數據，他們就能夠：

針對性攻擊: 分析水印嵌入的具體頻段和方法，設計更精確的攻擊策略，直接針對水印信息進行移除或修改。
訓練更強的模型: 利用水印方案的訓練數據，可以訓練更精確的深度偽造檢測模型，提高對 UnMarker 攻擊的抵抗能力。
預測 UnMarker 的行為: 通過分析 UnMarker 的攻擊模式，可以預測其可能對圖像做出的修改，並採取相應的防禦措施。
因此，UnMarker 的有效性建立在攻擊者信息有限的基礎上。如果攻擊者獲得了更多關於水印方案的信息，UnMarker 的攻擊效果將會大打折扣。

人工智慧技術的快速發展對網路安全和隱私帶來了哪些新的挑戰和機遇？

人工智慧技術的快速發展為網路安全和隱私領域帶來了雙重影響，既是挑戰也是機遇：
挑戰：

更 sophisticated 的攻擊手段: AI 技術可以被用於開發更複雜、更難以檢測的網路攻擊，例如利用 AI 生成更逼真的釣魚郵件、自動化漏洞利用、發動大規模 DDoS 攻擊等。
深度偽造的威脅: 如上所述，AI 技術被用於生成以假亂真的深度偽造內容，可能被用於傳播虛假信息、操縱輿論、進行詐騙等，對個人和社會造成嚴重危害。
隱私洩露風險: AI 技術需要大量的數據進行訓練和分析，這增加了個人隱私信息被洩露和濫用的風險。例如，人臉識別技術的普及引發了人們對個人生物信息安全的擔憂。
機遇：

更智能的防禦系統: AI 技術可以被用於構建更智能、更自動化的網路安全防禦系統，例如利用 AI 進行威脅情報分析、入侵檢測、惡意軟體識別等，提高網路安全的效率和準確性。
增強身份驗證和訪問控制: AI 技術可以被用於開發更安全、更便捷的身份驗證和訪問控制系統，例如利用人臉識別、語音識別等生物特徵技術進行身份驗證，提高系統的安全性。
隱私保護技術的發展: AI 技術也推動了隱私保護技術的發展，例如聯邦學習、差分隱私等技術可以在保護數據隱私的同時，實現數據的共享和利用。
總而言之，AI 技術的發展為網路安全和隱私帶來了新的挑戰和機遇。我們需要充分認識到 AI 技術的雙重性，在發展 AI 技術的同時，也要重視其潛在的風險，並積極探索應對方案，以確保網路安全和個人隱私得到有效保護。