Deep Learning-based Dual Watermarking for Image Copyright Protection and Authentication
作者: Sudev Kumar Padhi, Archana Tiwari, Sk. Subidh Ali
分类: cs.CR, cs.AI
发布日期: 2025-02-21
备注: IEEE Transactions on Artificial Intelligence. 2024 Oct 24
💡 一句话要点
提出基于深度学习的双重水印技术，用于图像版权保护和来源认证。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 数字水印 深度学习 版权保护 来源认证 图像完整性 密码学哈希 感知哈希
📋 核心要点
- 数字图像易被篡改，现有方法在版权保护和来源认证方面存在不足，难以抵抗恶意攻击。
- 提出一种基于深度学习的双重水印方案，结合密码学哈希和感知哈希，增强水印的安全性与鲁棒性。
- 实验结果表明，该方法在保证图像质量的同时，实现了高精度的水印提取，优于传统方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于深度学习（DL）的双重隐形水印技术，用于对互联网传输的图像进行来源认证、内容认证和数字内容版权保护。该技术不仅能保护图像安全，而且对保持图像内容一致性的篡改具有鲁棒性。由于水印采用了图像的密码学哈希和图像的感知哈希（图像的显著特征），因此无法模仿或覆盖水印。本文强调了来源认证对于保护图像完整性和真实性的必要性，以及识别相似内容以进行版权保护的重要性。经过大量测试，该方法获得了较高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），表明嵌入水印后原始图像的变化很小。训练后的模型实现了较高的水印提取精度，据我们所知，这是文献中提出的第一个基于深度学习的双重水印技术。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决数字图像在互联网传输过程中面临的版权保护和来源认证问题。现有的水印技术可能容易受到攻击，或者在嵌入水印后对图像质量产生较大影响。此外，传统的版权保护方法难以有效应对内容保持型的图像篡改。
核心思路：论文的核心思路是利用深度学习技术，将图像的密码学哈希和感知哈希（代表图像的显著特征）作为双重水印嵌入到图像中。密码学哈希用于验证图像的完整性，感知哈希用于识别相似内容，从而实现版权保护。深度学习模型用于学习水印嵌入和提取的过程，提高水印的鲁棒性和不可见性。
技术框架：该方法包含水印嵌入和水印提取两个主要阶段。在水印嵌入阶段，首先计算图像的密码学哈希和感知哈希，然后使用训练好的深度学习模型将这两个哈希值作为水印嵌入到图像中。在水印提取阶段，使用另一个训练好的深度学习模型从含水印的图像中提取水印，并与原始图像的哈希值进行比较，以验证图像的完整性和来源。
关键创新：该方法的主要创新点在于：1）首次提出基于深度学习的双重水印技术，结合密码学哈希和感知哈希，提高了水印的安全性和鲁棒性；2）利用深度学习模型学习水印嵌入和提取的过程，实现了更高的水印提取精度和更好的图像质量；3）该方法能够有效抵抗内容保持型的图像篡改。
关键设计：论文中使用了特定的深度学习网络结构（具体结构未知），并设计了相应的损失函数来训练模型。损失函数可能包括图像质量损失（例如，基于PSNR或SSIM的损失）和水印提取精度损失。此外，密码学哈希算法和感知哈希算法的选择也是关键设计的一部分，需要保证哈希值的唯一性和鲁棒性。具体的网络结构、损失函数和哈希算法的选择在论文中可能进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在嵌入水印后能够保持较高的图像质量，获得了较高的PSNR和SSIM值，表明图像失真很小。同时，训练后的模型实现了较高的水印提取精度，能够有效抵抗各种图像处理攻击。该方法在水印提取精度和图像质量方面均优于传统的数字水印方法（具体数据未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于数字图像版权保护、来源认证、图像完整性验证等领域。例如，新闻机构可以使用该技术来验证新闻图片的真实性，防止虚假信息的传播。电商平台可以使用该技术来保护商品图片的版权，防止盗用。未来，该技术可以扩展到视频、音频等其他数字媒体的版权保护。
📄 摘要（原文）
Advancements in digital technologies make it easy to modify the content of digital images. Hence, ensuring digital images integrity and authenticity is necessary to protect them against various attacks that manipulate them. We present a Deep Learning (DL) based dual invisible watermarking technique for performing source authentication, content authentication, and protecting digital content copyright of images sent over the internet. Beyond securing images, the proposed technique demonstrates robustness to content-preserving image manipulations. It is also impossible to imitate or overwrite watermarks because the cryptographic hash of the image and the dominant features of the image in the form of perceptual hash are used as watermarks. We highlighted the need for source authentication to safeguard image integrity and authenticity, along with identifying similar content for copyright protection. After exhaustive testing, we obtained a high peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM), which implies there is a minute change in the original image after embedding our watermarks. Our trained model achieves high watermark extraction accuracy and to the best of our knowledge, this is the first deep learning-based dual watermarking technique proposed in the literature.