基于对抗样本的版权算法研究

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数字水印技术是实现版权保护的主要手段,其原理是在数字产品上嵌入具体、有意义的信息,且不会影响原始载体的正常使用,甚至不易被人们所察觉到,最后还能在不同的干扰下成功追溯。然而目前的数字水印技术大多都存在着不可感知性和鲁棒性相互矛盾的问题,即嵌入信息量越大,水印鲁棒性越高,但不可感知性越低,反之亦然。随着深度学习的快速发展,对抗样本也随之出现,其原理是在干净图像上添加一个视觉不可察觉的扰动之后,干扰深度学习模型的输出。对抗样本的生成与数字水印技术十分相似,因此最近也出现了许多基于对抗样本技术的深度数字水印的相关工作。这是对抗样本研究工作中积极的一方面,因此研究对抗样本结合版权保护算法的工作具有一定的实际意义。在本文的工作中,首先提出了针对单阶段目标检测器的对抗样本生成算法II-FGSM,然后结合II-FGSM算法与过往的版权保护相关工作,提出了AdMarks系统。最后针对对抗样本在频域上的研究工作不足,改进了II-FGSM算法,使AdMarks得到进一步的性能提升。实验证明,与目前的数字水印技术相比,AdMarks在很大程度上调节了水印不可感知性和鲁棒性之间的矛盾问题。本文的主要贡献有:1、基于单阶段目标检测任务提出了针对性对抗攻击算法II-FGSM,该算法能够在维持较高的攻击成功率的同时,快速地生成具有更好视觉效果的对抗样本。2、从对抗样本正面的应用角度提出了基于对抗样本技术实现的版权保护系统AdMarks。具体来说,利用对抗攻击算法II-FGSM在单阶段目标检测器上产生对抗样本,然后编码和解码对抗样本对应的检测信息,从而实现版权保护。并且为AdMarks设计了编码方案e-NMI,以确保可追溯水印的唯一性和可识别性。由于具体的检测结果不对外公开,并且只能由AdMarks检测、编码和追溯,所以AdMarks具有较高的安全性。3、考虑到频域上对抗样本工作的研究不足,提出了基于DCT域信息的分类器CNNDCT,相比图像域的分类器有着5%的对抗样本检测性能提升。同时,提出了相应的改进算法IAA-DCT,解决了对抗样本在频域上的弊端。此外,我们进一步提出了II-FGSMDCT算法,该算法显着提高了AdMarks的安全性。
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