CSGuard：通过压缩感知约束在扩散模型中实现防伪水印

基于潜在扩散模型的水印将水印嵌入到生成图像的潜在空间中以实现内容归属，为知识产权保护和数字取证提供 无需训练 解决方案。然而，这些方法对伪造攻击表现出严重的漏洞，攻击者可以通过反转带水印的图像并在任意提示下重新生成水印来提取水印，从而实现对恶意内容的错误归因。在本文中，我们提出了 CSGuard，这是第一个防伪造水印方案，它利用压缩感知将水印图像生成和验证绑定到秘密矩阵。这确保了只有拥有秘密矩阵的用户才能正确嵌入或验证图像水印，防止非法用户伪造而不影响生成质量和水印完整性。实验结果表明，CSGuard具有很强的防伪造能力，将攻击成功率从100.0%降低到28.12%，在不影响水印效果的情况下，对良性水印图像实现100%的检测率。