WARP: A Unified Benchmark for Invisible Image Watermarking -- Robustness and Protection Against Attacks
作者: Khaled Abud, Aleksey Yakushev, Aleksandr Akimenkov, Irina Serzhenko, Kirill Aistov, Egor Kovalev, Dmitry Obydenkov, Sergey Lavrushkin, Anastasia Antsiferova, Dmitriy Vatolin, Yury Markin, Kirill Lukianov
分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM
发布日期: 2026-09-30
备注: Accepted to ACM MM 2026 (Main Track)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出WARP基准框架以评估隐形图像水印的鲁棒性与攻击防护
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 隐形水印 鲁棒性评估 对抗攻击 数字版权 AI生成内容 标准化评估 水印技术
📋 核心要点
- 现有隐形水印方法缺乏统一的评估基准，无法有效反映其鲁棒性和对抗攻击的能力。
- WARP框架通过整合多种水印方法和攻击技术，提供标准化的评估协议，旨在提升隐形水印的评估效率和准确性。
- 实验结果显示，某些水印方法在标准扭曲下表现良好，但在再嵌入攻击中却极为脆弱，揭示了不同水印方法与攻击策略之间的关系。
📝 摘要（中文）
数字图像水印在媒体领域变得愈发重要，尤其是在AI生成内容的标记和追踪源头方面。现有隐形水印方法的评估标准亟需更新。为此，本文提出了WARP，一个统一的框架和基准，用于评估隐形水印的鲁棒性。WARP整合了32种经典、深度和生成水印方法，以及34种不同的抹除技术，提供标准化、可重复和可扩展的评估协议。通过WARP，我们对当前隐形水印技术进行了广泛评估，揭示了在扭曲和对抗条件下最鲁棒的方法，并发现某些水印方法对再嵌入攻击高度脆弱。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有隐形水印方法评估标准不统一的问题，导致无法准确比较不同方法的鲁棒性和对抗攻击能力。现有方法在面对复杂攻击时的脆弱性亟待揭示。
核心思路：WARP框架的核心思路是整合多种水印技术与攻击方式，提供一个统一的评估平台，以便于研究者能够系统地评估和比较不同隐形水印方法的性能。
技术框架：WARP框架包括三个主要模块：水印方法模块（整合32种水印技术）、攻击模块（涵盖34种抹除技术）和评估模块（提供标准化的评估协议）。该框架支持对水印的感知质量、可读性和抗攻击能力进行全面评估。
关键创新：WARP的最大创新在于其统一性和系统性，首次将多种水印方法与攻击策略结合在一个框架下进行评估，填补了现有研究的空白。
关键设计：在设计上，WARP采用标准化的评估指标，如感知质量和鲁棒性，确保评估结果的可重复性和可扩展性。此外，框架支持多种攻击类型的评估，确保全面性。实验中使用的代码已公开，便于后续研究者使用和验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，WARP框架能够有效识别在扭曲和对抗条件下最鲁棒的水印方法。某些水印技术在标准扭曲下表现良好，但在再嵌入攻击中却显示出高度脆弱性。这一发现为水印方法的改进提供了重要依据。
🎯 应用场景
WARP框架在数字媒体保护、版权管理和AI生成内容的追踪等领域具有广泛的应用潜力。通过提供可靠的水印评估工具，能够有效防止内容的篡改和滥用，提升数字内容的安全性和可信度。未来，WARP可能成为隐形水印研究的标准基准，推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
Digital image watermarking is increasingly critical in media contexts, as emerging regulations and industry practices require marking AI-generated content and ensuring traceable sources to prevent manipulation or misuse. Recent advances in invisible watermarking methods highlight the need to update existing benchmarking practices to reflect current techniques and evaluation criteria. We address this by introducing WARP -- a unified framework and benchmark for evaluating the robustness of invisible watermarks. WARP incorporates 32 recent classical, deep, and generative watermarking methods, as well as 34 different erasing techniques, ranging from traditional distortions to more sophisticated adversarial, purification, and re-embedding attacks. It provides standardized, reproducible, and easily scalable protocols for evaluating perceptual quality, watermark readability, and attack resilience. Using WARP, we extensively evaluate current invisible watermarking techniques, collecting the largest robustness benchmark in the field. Results identify the most robust approaches under both distortion and adversarial conditions, and reveal consistent relationships between watermarking methods and the attack strategies most effective against them. Our experiments also highlight that some of the watermarking methods considered are highly vulnerable to reembedding, even if they are robust to standard distortions. The code is made available at https://github.com/ispras/wibe.