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World File Search System水印
如何跟踪潜在的生成模型生成的图像，而没有人工水印？
潜在的生成模型（例如，稳定的扩散）变得越来越流行，但是关于这些模型产生的图像的潜在滥用，出现了概念。因此，有必要通过推断特定的潜在生成模型来分析特定图像来分析图像的起源。大多数现有的方法（例如，图像水印和模型指纹打印）在训练或发电过程中需要额外的步骤。这些要求限制了它们在生成的图像上的使用情况，而无需此类操作，额外的操作可能会损害生成的图像的质量。在这项工作中，我们询问是否有可能有效，有效地追踪具有上述要求的特定潜在生成模型所产生的图像。为了研究此问题，我们设计了一种基于潜在反转的方法，称为L atent t Racer，以通过检查检查的图像是否可以使用倒置的潜在输入来构造了检查的图像，以追踪检查模型的固定图像。我们利用基于级别的潜在反转，并确定基于编码的初始化对我们方法的成功至关重要。我们对最先进的潜在生成模型（例如稳定的扩散）进行的实验表明，我们的方法可以以很高的精度和效率来区分被检查模型和其他IMEGES生成的图像。我们的发现表明，当今的潜在生成生成的图像自然是由源模型中使用的解码器自然水印的有趣可能性。代码：https：// github。com/zhentingwang/litenttracer。
隐藏在噪音中：图像的两个阶段可靠的水印
随着图像生成器的质量不断提高，深层蛋糕成为社会辩论的一个话题。图像水印允许负责任的模型自动检测和标记其AI生成的内容，从而减轻危害。然而，图像水印中的当前最新方法仍然容易受到伪造和去除攻击的影响。这种脆弱性发生在部分原因是水印会扭曲产生的图像的分布，无意中揭示了有关水印技术的信息。在这项工作中，我们首先根据扩散模型的初始噪声展示了一种无误的水印方法。但是，检测水印需要将图像重建的初始噪声与所有先前使用的初始噪声进行比较。为了减轻这些问题，我们提出了一个两阶段的水印框架，以进行有效检测。在生成期间，我们通过生成的傅立叶模式增加了初始噪声，以嵌入有关我们使用的初始噪声组的信息。为了检测，我们（i）检索相关的噪声组，以及（ii）在给定组中搜索可能与我们的图像相匹配的初始噪声。这种水印方法实现了对大量攻击的伪造的最新鲁棒性和去除。
AI驱动的患者分析和诊断支持系统
I.简介数字图像处理是计算机科学中快速创建范围。对于研究工作而言，这是一个极其引人注目的领域，其各种技术被用作广泛应用的一部分，例如人类系统界面，医疗代表，图像UP等级，法律实施以及用于安全目的的数字水印。数字水印是数字图像处理的利用率。它在广泛的应用中很有用。Tirkel在1993年首先使用数字水印技术。Tirkel展示了两个水印系统，以笼罩图片中的水印数字数据。数字图像水印是覆盖数据的过程。信息/数据以计算机化物质的形式，例如图片，文本，音频和视频。从根本上讲，数字水印是一种在封面图像中安装一些有价值和机密信息的方法，以后可以提取或分离出来，例如内容验证，所有者识别，内容安全性和版权保证等。
生成
我们介绍了生成图像模型的第一个不可检测的水印方案。无法检测到可确保即使在进行许多适应性查询之后，也没有有效的对手可以区分被水标和未加水标的图像。尤其是，在任何有效计算的度量标准下，无法检测到的水印不会降低图像质量。我们的方案通过使用伪和误差校正代码（Christ and Gunn，2024）选择扩散模型的初始潜在，该策略保证了不可检索性和鲁棒性。我们在实验上证明，使用稳定的扩散2.1，我们的水印是质量的和稳健的。我们的实验验证，与我们测试的事先方案相比，我们的水印不会降低图像质量。我们的实验也证明了鲁棒性：现有的水印去除攻击无法从图像中删除我们的水印，而不会显着降低图像的质量。最后，我们发现我们可以在水痕迹中强牢固地编码512位，当图像未受到水印去除攻击时，最多可达2500位。我们的代码可在https://github.com/xuandongzhao/ prc-watermark上找到。
Microsoft Word - Q 热协调公共卫生_动物健康反应无水印
预防和控制人畜柯克斯体感染：协调公共卫生和动物健康应对指南，2013 年 国家公共卫生兽医协会 国家动物卫生官员大会 Q 热是由细菌柯克斯体引起的一种急性或慢性人畜共患疾病，近年来引起了国际社会的关注，主要是因为 2007 年至 2010 年荷兰发生了大规模疫情，涉及 4,000 多例人类病例，50,000 只山羊被安乐死，山羊是该细菌的主要宿主之一 (94) 。2011 年，美国西北部爆发 Q 热疫情，波及三个州的 21 个山羊农场，导致 20 人感染 (21) 。荷兰爆发的疫情是历史上报告的最大规模疫情，而最近美国爆发的疫情说明了协调动物和人类健康应对此类疫情的重要性，以及为公共卫生和动物卫生官员提供全面应对指导的必要性。2012 年 1 月，在国家公共卫生兽医协会 (NASPHV) 和国家动物卫生官员大会 (NASAHO) 的联合领导下，成立了 NASPHV Q 热委员会，以制定协调应对 Q 热疫情的建议。本文件简要介绍了人类和动物中 C. burnetii 感染的流行病学、诊断和管理，以及对人类和动物中 C. burnetii 感染进行综合调查和应对的指导。这些建议旨在指导公共卫生官员、动物卫生官员、医生、兽医和其他与控制 C. burnetii 感染和保护公共卫生有关的人员。委员会成员：Alicia Anderson，疾病控制与预防中心 Tom Boyer，美国山羊联合会 Ann Garvey，国家公共卫生兽医协会联合主席 Katherine Marshall，美国农业部流行病学和动物健康中心 Paula Menzies，圭尔夫大学 Julia Murphy，国家公共卫生兽医协会 Paul Plummer，爱荷华州立大学 Gatz Riddel，美国牛科动物从业者协会 Paul Rodgers，美国绵羊产业 Joni Scheftel，国家公共卫生兽医协会 Tahnee Szymanski，国家动物卫生官员大会联合主席
同型联合学习中的加密DNN的白盒水印调制
侵入性真菌感染每年在全球造成超过160万患者，由于抗真菌药物数量有限（偶氮，echinocandins和polyeners）以及抗真菌耐药性的出现，因此难以治疗。转录因子CRZ1是细胞应激反应和毒力的关键调节剂，是一个有吸引力的治疗靶标，因为该蛋白在人类细胞中不存在。在这里，我们使用了CRISPR-CAS9方法在两个抗Caspofungin的c临床分离株中产生同基因CRZ1Δ菌株。glabrata分析了该转录因子在非脊椎动物（Galleria mellonella）和脊椎动物（小鼠）念珠菌病模型中对eChinocandins，胁迫耐受性，生物膜的形成和致病性的敏感性的作用。在这些临床分离株中，CRZ1破坏恢复了体外和体内模型中echinocandins的敏感性，并影响其氧气应激反应，生物膜形成，细胞大小和致病性。这些结果强烈表明，考虑到抗真菌抗性的出现和可用的抗真菌药物数量少，CRZ1抑制剂可能在针对真菌感染的新型雌激素中起重要作用。
适用于古董数字化电影的强大双数字水印图像：对印刷扫描攻击有抵抗力
摘要 - 如今，信息和通信技术的进步以及智能手机等电子设备的易于访问，已经实现了敏捷，高效的存储，版本以及数字多媒体文件的分布。但是，缺乏法规导致了与知识产权认证和版权保护相关的几个问题。此外，在非法打印剥削的情况下，问题变得复杂，涉及打印和扫描过程。为解决这些问题，已经提出了几种与加密算法结合使用的数字水印。在本文中，定义了一种强大的水印策略，该策略由墨西哥文化遗产的数字化摄影图像的管理和检测组成。所提出的策略基于两种类型的数字水印的组合，这是一种基于空间域的可见型膜类型，而另一种基于频域的不可见类型，以及粒子群的优化。实验结果表明，在打印扫描过程或数字动物攻击以及常见的图像几何和图像处理攻击（例如JPEG压缩）中所面临的算法的高性能。此外，通过PSNR评估水印的不可识别性，并将其与其他先前提出的算法进行比较。关键字 - 数字水印，图像处理，信息安全，身份验证，版权保护，文化遗产
混合量子表示和希尔伯特（Hilbert）
摘要。目的：这项工作旨在应用量子希尔伯特（Hilbert）争夺，以增强图像水印的安全性和完整性，而不会影响视觉质量退化。对被调查方法的进一步概念可能会为传统的水印方法提供一个很好的解决方案，以通过新的量子计算概念解决数字图像安全性和完整性的一些问题。方法：本文回顾了量子希尔伯特（Hilbert）争夺，其计算复杂性为𝑂（𝑛22 2）。该过程涉及将图像编码为量子状态，并用希尔伯特曲线置换量子，并使用量子门嵌入水印。结果：定量性能评估指标，例如峰信号与噪声比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），显示出高峰信号与噪声比（PSNR）值的高峰值信号（PSNR）值，从56.13 dB到57.87 db至57.87 db，结构相似性指数（SIM）（SSIM）（SIM）（SIM）（SIM）（SIM）（SIM）来自0.9985至0.985至0.999990，相应地愿意。这证明了质量降解非常小，结构的细节得到很好的维护。新颖性：所提出的方法将量子计算与传统水印步骤集成在一起，以在数字水印中采用安全有效的方法。进一步的开发应集中于改善有关计算效率的量子电路，将方法的适用性扩展到广泛的图像上，以及在水印中的各种情况，并通过结合量子和经典方法来提高性能和可伸缩性，以找到混合方法。关键字：希尔伯特（Hilbert）争夺，图像水印，量子希尔伯特（Hilbert）争夺，2024年7月收到的绩效测量 / 2024年10月修订 / 2024年11月接受的这项工作已在创意共享4.0国际许可下获得许可。
为什么人工智能生成的内容标签规定未能达到要求
深度伪造 给深度伪造添加水印可能有助于识别一些人工智能生成的音频、照片和视频，但它并不能解决这些内容的创作和传播背后的恶意，尤其是在政治背景下。在政治领域，不良行为者可能会部署深度伪造，以虚假的方式展示公众人物说或做他们从未做过的事情，目的是左右舆论或影响选举。即使水印表明视频是人工智能生成的，这些人仍然可以传播它来误导观众，因为他们依赖许多人会忽视或误解水印的可能性。同样，当深度伪造的目的是让某人难堪或骚扰时，即使水印成功地提醒大多数人内容是由人工智能生成的，深度伪造仍可能达到其预期效果。此外，使用 GenAI 并不是制作看似逼真的欺骗性媒体的唯一方法。个人可以手动创建欺骗性媒体，例如录制虚假音频的语音模仿者，或使用非人工智能数字工具，例如照片编辑软件来创建误导性图像。