IConMark: Robust Interpretable Concept-Based Watermark For AI Images
作者: Vinu Sankar Sadasivan, Mehrdad Saberi, Soheil Feizi
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CR
发布日期: 2025-07-17
备注: Accepted at ICLR 2025 Workshop on GenAI Watermarking (WMARK)
💡 一句话要点
提出IConMark：一种鲁棒且可解释的基于概念的AI图像水印方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: AI生成图像 水印技术 鲁棒性 可解释性 语义概念 对抗攻击 数字版权保护
📋 核心要点
- 现有水印技术易受对抗攻击影响，难以有效区分AI生成图像与真实图像，数字内容真实性面临挑战。
- IConMark通过在AI生成图像中嵌入可解释的语义概念作为水印，提升水印的鲁棒性和可解释性。
- 实验表明，IConMark在检测精度和图像质量上优于传统方法，且可与现有水印技术结合进一步提升性能。
📝 摘要（中文）
随着生成式AI和合成媒体的快速发展，区分AI生成的图像与真实图像变得至关重要，以防止虚假信息并确保数字真实性。传统的水印技术在对抗攻击面前表现出脆弱性，削弱了其有效性。我们提出IConMark，一种新颖的生成内鲁棒语义水印方法，它将可解释的概念嵌入到AI生成的图像中，作为迈向可解释水印的第一步。与依赖于向AI生成的图像添加噪声或扰动的传统方法不同，IConMark结合了有意义的语义属性，使其对人类可解释，因此能够抵抗对抗性操纵。该方法不仅对各种图像增强具有鲁棒性，而且可被人阅读，从而可以手动验证水印。我们展示了对IConMark有效性的详细评估，证明了其在检测准确性和保持图像质量方面的优越性。此外，IConMark可以与现有的水印技术相结合，以进一步增强和补充其鲁棒性。我们介绍了IConMark+SS和IConMark+TM，分别是将IConMark与StegaStamp和TrustMark相结合的混合方法，以进一步增强对多种图像操作的鲁棒性。与各种数据集上最佳基线相比，我们的基本水印技术（IConMark）及其变体（+TM和+SS）的水印检测的平均接收者操作特征曲线下面积（AUROC）得分分别高出10.8％，14.5％和15.9％。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决AI生成图像的鉴别问题，即如何有效且鲁棒地识别AI生成的图像。现有水印方法容易受到对抗攻击，通过添加微小扰动即可移除或篡改水印，导致鉴别失效。
核心思路：论文的核心思路是将可解释的语义概念嵌入到AI生成的图像中作为水印。这种方法利用了人类对语义概念的理解能力，使得水印不仅机器可检测，而且人眼可识别，从而增强了水印的鲁棒性，使其更难被对抗攻击移除。
技术框架：IConMark的水印嵌入过程发生在图像生成阶段。具体来说，它通过控制生成模型的某些参数，使得生成的图像包含预先设定的语义概念。水印检测过程则通过分析图像中是否存在这些预设的语义概念来判断图像是否为AI生成。论文还提出了IConMark+SS和IConMark+TM两种混合方法，将IConMark与StegaStamp和TrustMark结合，进一步提升鲁棒性。
关键创新：IConMark的关键创新在于其基于可解释语义概念的水印嵌入方式。与传统的基于噪声或扰动的水印方法不同，IConMark的水印具有语义含义，这使得水印更难被对抗攻击移除，同时也方便人工验证。
关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构，这些细节可能依赖于所使用的特定生成模型。但核心在于如何将语义概念有效地融入到生成模型的控制参数中，并确保生成的图像既包含这些概念，又保持良好的视觉质量。混合方法IConMark+SS和IConMark+TM的关键在于如何将IConMark与StegaStamp和TrustMark有效地结合，以实现优势互补。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，IConMark及其变体在水印检测的AUROC得分上显著优于现有基线方法。IConMark相比最佳基线提高了10.8%，IConMark+TM提高了14.5%，IConMark+SS提高了15.9%。这些数据表明IConMark在鲁棒性和检测精度方面具有显著优势，能够有效抵抗各种图像操作和对抗攻击。
🎯 应用场景
IConMark可应用于数字内容版权保护、AI生成内容溯源、虚假信息检测等领域。通过嵌入可解释的水印，可以有效区分AI生成图像与真实图像，防止恶意篡改和传播虚假信息，维护网络安全和数字内容生态的健康发展。未来，该技术有望扩展到视频、音频等其他类型的内容。
📄 摘要（原文）
With the rapid rise of generative AI and synthetic media, distinguishing AI-generated images from real ones has become crucial in safeguarding against misinformation and ensuring digital authenticity. Traditional watermarking techniques have shown vulnerabilities to adversarial attacks, undermining their effectiveness in the presence of attackers. We propose IConMark, a novel in-generation robust semantic watermarking method that embeds interpretable concepts into AI-generated images, as a first step toward interpretable watermarking. Unlike traditional methods, which rely on adding noise or perturbations to AI-generated images, IConMark incorporates meaningful semantic attributes, making it interpretable to humans and hence, resilient to adversarial manipulation. This method is not only robust against various image augmentations but also human-readable, enabling manual verification of watermarks. We demonstrate a detailed evaluation of IConMark's effectiveness, demonstrating its superiority in terms of detection accuracy and maintaining image quality. Moreover, IConMark can be combined with existing watermarking techniques to further enhance and complement its robustness. We introduce IConMark+SS and IConMark+TM, hybrid approaches combining IConMark with StegaStamp and TrustMark, respectively, to further bolster robustness against multiple types of image manipulations. Our base watermarking technique (IConMark) and its variants (+TM and +SS) achieve 10.8%, 14.5%, and 15.9% higher mean area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) scores for watermark detection, respectively, compared to the best baseline on various datasets.