Protecting Your Video Content: Disrupting Automated Video-based LLM Annotations

📄 arXiv: 2503.21824v1 📥 PDF

作者: Haitong Liu, Kuofeng Gao, Yang Bai, Jinmin Li, Jinxiao Shan, Tao Dai, Shu-Tao Xia

分类: cs.CV, cs.CR

发布日期: 2025-03-26

备注: Accepted by CVPR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Ramblings和Mutes视频水印，对抗基于视频的LLM的自动标注。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频水印 对抗性攻击 大语言模型 视频理解 隐私保护

📋 核心要点

  1. 基于视频的LLM的快速发展带来了隐私和安全问题，个人视频可能被未经授权用于自动标注，进而被用于训练下游任务。
  2. 论文提出Ramblings和Mutes两种视频水印，通过对抗性扰动，分别使LLM生成不准确或过于简短的字幕，从而降低标注质量。
  3. 实验表明，该方法能有效降低多种视频LLM的标注性能，具有良好的隐蔽性和鲁棒性，能够有效保护个人视频内容。

📝 摘要（中文）

近年来，基于视频的大语言模型（video-based LLMs）在各种视频理解任务中取得了显著的性能。然而，这种快速发展也引发了严重的隐私和安全问题，特别是未经授权使用个人视频数据进行自动标注。这些未经授权的视频-文本对可能被用于提升下游任务的性能，例如文本到视频的生成。为了保护个人视频免受未经授权的使用，我们提出了两种系列的保护性视频水印，它们具有难以察觉的对抗性扰动，分别命名为Ramblings和Mutes。具体而言，Ramblings旨在误导video-based LLMs，使其为视频生成不准确的字幕，从而通过视频内容和字幕之间的不一致来降低视频标注的质量。另一方面，Mutes旨在提示video-based LLMs生成非常简短的字幕，缺乏描述性细节。大量的实验表明，我们的视频水印方法通过显著降低各种video-based LLMs的视频标注性能，有效地保护了视频数据，展示了在保护个人视频内容方面的隐蔽性和鲁棒性。我们的代码可在https://github.com/ttthhl/Protecting_Your_Video_Content获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决个人视频被未经授权的基于视频的LLM（Video-based LLM）自动标注的问题。现有的Video-based LLM可能被用于分析和理解视频内容，并生成相应的文本描述，这可能侵犯用户的隐私。现有的防御方法可能不够有效或容易被绕过，因此需要更鲁棒和隐蔽的保护机制。

核心思路：论文的核心思路是通过在视频中嵌入难以察觉的对抗性扰动（即视频水印），来误导Video-based LLM对视频内容的理解，从而降低其自动标注的准确性。具体而言，论文设计了两种水印：Ramblings旨在生成不准确的字幕，而Mutes旨在生成过于简短的字幕。这样设计的目的是使LLM生成的标注结果与视频内容不一致或缺乏信息，从而降低其可用性。

技术框架：该方法的技术框架主要包括两个部分：水印生成和水印嵌入。水印生成阶段，针对不同的目标（生成不准确或简短的字幕），设计不同的对抗性扰动。水印嵌入阶段，将生成的扰动以难以察觉的方式添加到原始视频中。整体流程是，首先选择要保护的视频，然后根据选择的水印类型（Ramblings或Mutes）生成相应的对抗性扰动，最后将扰动嵌入到视频中，得到加水印的视频。

关键创新：论文的关键创新在于设计了两种针对Video-based LLM的特定攻击方式：Ramblings和Mutes。Ramblings通过生成不准确的字幕来降低标注质量，而Mutes通过生成过于简短的字幕来达到同样的目的。与传统的视频水印方法不同，该方法不是为了防止复制或篡改，而是为了干扰LLM的自动标注过程。这种针对特定应用场景的对抗性攻击设计是其创新之处。

关键设计：Ramblings和Mutes的关键设计在于对抗性扰动的生成方式。具体来说，这可能涉及到优化一个损失函数，该损失函数的目标是使LLM生成的字幕与视频内容不一致（对于Ramblings）或使字幕的长度最小化（对于Mutes）。对抗性扰动的强度需要仔细调整，以保证其隐蔽性，同时又能有效地影响LLM的标注结果。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的Ramblings和Mutes视频水印能够有效降低各种Video-based LLM的视频标注性能。具体而言，这些水印能够显著降低LLM生成字幕的准确性和信息量，从而有效地保护视频数据。论文强调了水印的隐蔽性和鲁棒性，表明该方法在实际应用中具有可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于保护个人隐私，防止未经授权的视频内容分析和标注。例如，用户可以使用该方法对上传到社交媒体平台的视频进行加水印处理，以防止其被用于训练或改进商业化的Video-based LLM。此外，该技术还可以用于保护敏感的视频数据，例如监控录像或医疗影像，防止其被滥用。

📄 摘要（原文）

Recently, video-based large language models (video-based LLMs) have achieved impressive performance across various video comprehension tasks. However, this rapid advancement raises significant privacy and security concerns, particularly regarding the unauthorized use of personal video data in automated annotation by video-based LLMs. These unauthorized annotated video-text pairs can then be used to improve the performance of downstream tasks, such as text-to-video generation. To safeguard personal videos from unauthorized use, we propose two series of protective video watermarks with imperceptible adversarial perturbations, named Ramblings and Mutes. Concretely, Ramblings aim to mislead video-based LLMs into generating inaccurate captions for the videos, thereby degrading the quality of video annotations through inconsistencies between video content and captions. Mutes, on the other hand, are designed to prompt video-based LLMs to produce exceptionally brief captions, lacking descriptive detail. Extensive experiments demonstrate that our video watermarking methods effectively protect video data by significantly reducing video annotation performance across various video-based LLMs, showcasing both stealthiness and robustness in protecting personal video content. Our code is available at https://github.com/ttthhl/Protecting_Your_Video_Content.