DOI: https://doi.org/10.3389/fphy.2025.1750515
تاريخ النشر: 2026-01-20
المؤلف: Xianglei Hu وآخرون
الموضوع الرئيسي: وظائف غير قابلة للاستنساخ (PUFs) وأمن الأجهزة
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد لتضمين العلامات المائية بعد الكم يهدف إلى تعزيز أمان البنى التحتية الحيوية التي تعتمد بشكل متزايد على المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي (AIGC). يقوم الإطار بشكل مبتكر بتضمين علامات أصلية قوية في الفضاء الكامن لنماذج الانتشار، بدلاً من مستوى البكسل، مما يحافظ على الدقة البصرية. يستخدم رموز تصحيح الأخطاء (ECC) لضمان إمكانية استرداد العلامات المائية حتى تحت التشويهات القاسية مثل الضغط والضوضاء. بالإضافة إلى ذلك، يضمن دمج Kyber، وهو آلية لتغليف المفاتيح قائمة على الشبكات، أمان مفتاح تدفق العلامة المائية ضد الاعتراض المحتمل المدعوم بالكم، مما يضمن المرونة التشفيرية.
تظهر النتائج أن طريقة العلامة المائية الكامنة المعززة بـ ECC المقترحة تحقق دقة استخراج عالية عبر سيناريوهات هجوم مختلفة مع الحفاظ على جودة الصورة مقارنة بالمخرجات غير المائية. تكشف التحليلات المقارنة أن تكوينات ECC المختلفة تؤدي إلى توازنات أداء متميزة، حيث تظهر المخططات المعتمدة على BCH متانة ملحوظة ضد الاضطرابات في الفضاء الكامن. يبرز هذا العمل فعالية دمج العلامات المائية الكامنة مع التشفير بعد الكم وترميز تصحيح الأخطاء التقليدي، مما يوفر حلاً عمليًا لحوكمة AIGC الموثوقة وتتبع الأصل بشكل آمن. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية تقييم آليات تبادل المفاتيح الآمنة البديلة وتعزيز بنية الأمان للأنظمة التوليدية واسعة النطاق من خلال استراتيجيات تشفير العلامات المائية المتقدمة.
مقدمة
في السنوات الأخيرة، أصبحت نماذج الانتشار (DM) محورية في الذكاء الاصطناعي بسبب قدرتها على توليد صور عالية الدقة من أوصاف نصية. ومع ذلك، فإن استخدامها الواسع يثير مخاوف اجتماعية كبيرة، خاصة فيما يتعلق بالمعلومات المضللة وانتهاك حقوق الطبع والنشر، لا سيما في قطاعات البنية التحتية الحيوية مثل الرعاية الصحية والمالية. إن نزاهة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي (AIGC) أمر حاسم، مما يستلزم وجود طرق موثوقة لتتبع أصل الصور الاصطناعية لضمان الامتثال والسلامة. لقد ظهرت العلامات المائية الرقمية كحل قابل للتطبيق لمصادقة المحتوى والتحقق من الملكية، مما يمكّن من إنشاء سلسلة موثوقة من الحيازة للأصول الاصطناعية.
تقترح هذه الدراسة إطار عمل متقدم للعلامات المائية الرقمية يدمج ترميز تصحيح الأخطاء (ECC) في عملية تضمين العلامات المائية لنماذج الانتشار. من خلال استخدام ECC، يعزز الإطار متانة بيانات العلامة المائية ضد التشويهات مع الحفاظ على جودة الصورة. بالإضافة إلى ذلك، يضمن استخدام خوارزمية Kyber بعد الكم أمان مفتاح تدفق نظام العلامة المائية، مما يضمن المرونة ضد التهديدات الكمومية المحتملة. تشمل مساهمات هذا العمل تحسين متانة العلامة المائية من خلال توزيع المعلومات عبر الفضاء الكامن وتعزيز التشفير لنقل المفاتيح بشكل آمن، وهو أمر حيوي لحماية حقوق الطبع والنشر في شبكات البنية التحتية الموزعة. تم هيكلة الورقة لمراجعة الأعمال ذات الصلة، وتقديم إطار العلامة المائية، وتفصيل النتائج التجريبية، والانتهاء بالنتائج.
الطرق
يصف قسم الطرق تقنية قوية لتضمين العلامات المائية في الصور تدمج ترميز تصحيح الأخطاء (ECC) ضمن إطار نموذج الانتشار. يتم تقسيم العملية إلى مكونين رئيسيين: تضمين العلامة المائية والاستخراج. تم توضيح التصميم التجريبي بدقة لتقييم المتانة والجودة البصرية وأمان نظام العلامة المائية. تشمل التكوينات الرئيسية هيكل نموذج الانتشار، واستراتيجية أخذ العينات، واختيار مجموعة البيانات، وحجم الحمولة للعلامة المائية، والتي تؤسس مجتمعة خط أساس لتحليل آثار مخططات ECC المختلفة وطرق التضمين على دقة استخراج العلامة المائية وصدق الصورة.
للتنفيذ، تم استخدام نموذج الانتشار المستقر، مما أدى إلى توليد صور علامات مائية بدقة $512 \times 512$ بكسل مع أبعاد فضائية كامنة قدرها $4 \times 64 \times 64$. استخدمت التجارب مجموعة بيانات Stable-Diffusion-Prompt وجدول DPM-solver لأخذ العينات على مدى 50 خطوة. خلال مرحلة الاستخراج، تم تنفيذ عكس DDIM باستخدام نفس عدد الخطوات ونصوص فارغة. تم تقييم متانة طرق العلامة المائية ضد التشويهات الشائعة في الصور باستخدام مجموعة بيانات من 1000 صورة مائية. شملت المقارنات الأساسية تقنيات مختلفة راسخة مثل DwtDct وDwtDctSvd وRivaGAN وStable Signature وLatent Watermark وGaussian Shading، مع سعة علامة مائية موحدة قدرها 256 بت لتقييم عادل ضد مخطط ترميز BCH المكرر المقترح.
المناقشة
في مناقشة ورقة البحث، يتعمق المؤلفون في التقدم والتحديات المرتبطة بنماذج الانتشار الكامنة (LDMs) وتطبيقها في العلامات المائية الرقمية. تواجه LDMs، التي تستفيد من عملية انتشار من خطوتين لتوليد صور عالية الجودة، مخاوف كبيرة بشأن حماية حقوق الطبع والنشر بسبب قدرتها على الاستغلال التجاري غير المصرح به. لمعالجة هذه القضايا، يقترح المؤلفون دمج تقنيات العلامات المائية الرقمية التي تدمج معلومات غير ملحوظة في الصور المولدة، مما يعزز إمكانية التتبع وتحديد المصدر. تصنف الورقة طرق العلامات المائية الحالية إلى ثلاثة أنواع: ما بعد المعالجة، والتوليد، والاعتماد على الميزات الكامنة، كل منها له مزاياه وقيوده الخاصة. من الجدير بالذكر أنه بينما تكون طرق ما بعد المعالجة أسهل في التنفيذ، فإنها تخاطر بتدهور جودة الصورة وتكون عرضة للهجمات. في المقابل، تقدم العلامات المائية التوليدية تكاملًا أفضل مع محتوى الصورة ولكنها تتطلب موارد حسابية واسعة.
يستكشف المؤلفون أيضًا استخدام رموز تصحيح الأخطاء (ECC)، وبشكل خاص رموز BCH وLDPC، لتعزيز متانة العلامات المائية ضد التشويهات التي قد تنشأ أثناء عملية توليد الصورة. هذه الرموز مناسبة بشكل خاص لمعالجة الأخطاء على مستوى البت، والتي تكون شائعة في العلامات المائية في الفضاء الكامن. توضح الورقة مخطط تصحيح أخطاء من طبقتين يجمع بين ECC القائم على الكتل مع ترميز التكرار لتعزيز المرونة ضد الأخطاء الهيكلية والعشوائية. بالإضافة إلى ذلك، يتم اقتراح دمج آلية تغليف المفاتيح بعد الكم، وبشكل خاص خوارزمية Kyber، لتأمين عملية العلامة المائية، مما يضمن أنه حتى إذا حصل الخصوم على الوصول إلى النص المشفر، فلا يمكنهم استرداد العلامة المائية الأصلية دون المفتاح الخاص. تهدف هذه المقاربة الشاملة إلى تحقيق توازن بين المتانة والأمان واللامرئية الإحصائية في تضمين العلامات المائية ضمن LDMs.
DOI: https://doi.org/10.3389/fphy.2025.1750515
Publication Date: 2026-01-20
Author(s): Xianglei Hu et al.
Primary Topic: Physical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security
Overview
The research paper presents a novel post-quantum watermarking framework aimed at enhancing the security of critical infrastructures that increasingly depend on AI-generated content (AIGC). The framework innovatively embeds robust provenance markers into the latent space of diffusion models, rather than at the pixel level, thereby preserving visual fidelity. It employs error-correcting codes (ECC) to ensure the recoverability of watermarks even under aggressive distortions such as compression and noise. Additionally, the integration of Kyber, a lattice-based key encapsulation mechanism, secures the watermark stream key against potential quantum-enabled interception, ensuring cryptographic resilience.
The findings demonstrate that the proposed ECC-hardened latent watermarking method achieves high extraction accuracy across various attack scenarios while maintaining image quality comparable to unwatermarked outputs. The comparative analysis reveals that different ECC configurations yield distinct performance trade-offs, with BCH-based schemes exhibiting notable robustness against latent-space perturbations. This work underscores the effectiveness of combining latent watermarking with post-quantum cryptography and classical error-correction coding, providing a practical solution for trustworthy AIGC governance and secure provenance tracking. Future research directions include evaluating alternative secure key-exchange mechanisms and enhancing the security architecture of large-scale generative systems through advanced watermark-encryption strategies.
Introduction
In recent years, Diffusion Models (DM) have become pivotal in artificial intelligence due to their capability to generate high-fidelity images from text descriptions. However, their widespread use raises significant societal concerns, particularly regarding misinformation and copyright infringement, especially in critical infrastructure sectors such as healthcare and finance. The integrity of AI-generated content (AIGC) is crucial, necessitating reliable methods for tracing the provenance of synthetic images to ensure compliance and safety. Digital watermarking has emerged as a viable solution for content authentication and ownership verification, enabling a verifiable chain of custody for synthetic assets.
This study proposes an advanced digital watermarking framework that integrates error correction coding (ECC) into the watermark embedding process of diffusion models. By employing ECC, the framework enhances the robustness of watermark data against distortions while maintaining image quality. Additionally, the use of the post-quantum Kyber algorithm secures the watermark system’s stream key, ensuring resilience against potential quantum threats. The contributions of this work include improved watermark robustness through the distribution of information across the latent space and enhanced encryption for secure key transmission, which is vital for protecting copyright in distributed infrastructure networks. The paper is structured to review related work, present the watermarking framework, detail experimental results, and conclude with findings.
Methods
The methods section describes a robust image watermarking technique that integrates error correction coding (ECC) within a diffusion model framework. The process is divided into two main components: watermark embedding and extraction. The experimental design is meticulously outlined to assess the robustness, visual quality, and security of the watermarking system. Key configurations include the architecture of the diffusion model, the sampling strategy, dataset selection, and the watermark payload size, which collectively establish a baseline for analyzing the effects of various ECC schemes and embedding methods on the accuracy of watermark extraction and image fidelity.
For implementation, the Stable Diffusion model was utilized, generating watermark images at a resolution of $512 \times 512$ pixels with a latent spatial dimension of $4 \times 64 \times 64$. The experiments employed the Stable-Diffusion-Prompt dataset and the DPM-solver scheduler for sampling over 50 steps. During the extraction phase, DDIM inversion was executed using the same number of steps and empty text prompts. The robustness of the watermarking methods was evaluated against common image distortions using a dataset of 1000 watermarked images. Baseline comparisons included various established techniques such as DwtDct, DwtDctSvd, RivaGAN, Stable Signature, Latent Watermark, and Gaussian Shading, with a standardized watermark capacity of 256 bits for fair evaluation against the proposed concatenated BCH-repetition code scheme.
Discussion
In the discussion of the research paper, the authors delve into the advancements and challenges associated with Latent Diffusion Models (LDMs) and their application in digital watermarking. LDMs, which leverage a two-step diffusion process to generate high-quality images, face significant concerns regarding copyright protection due to their potential for unauthorized commercial exploitation. To address these issues, the authors propose integrating digital watermarking techniques that embed imperceptible information into generated images, thereby enhancing traceability and source identification. The paper categorizes existing watermarking methods into three types: post-processing, generative, and latent feature-based watermarking, each with its own advantages and limitations. Notably, while post-processing methods are easier to implement, they risk degrading image quality and are vulnerable to attacks. In contrast, generative watermarking offers better integration with image content but requires extensive computational resources.
The authors further explore the use of error-correcting codes (ECC), specifically BCH and LDPC codes, to bolster the robustness of watermarking against distortions that may arise during the image generation process. These codes are particularly suited for addressing bit-level errors, which are common in latent-space watermarking. The paper outlines a two-layer error correction scheme that combines block-based ECC with repetition coding to enhance resilience against both structured and random errors. Additionally, the integration of a post-quantum key encapsulation mechanism, specifically the Kyber algorithm, is proposed to secure the watermarking process, ensuring that even if adversaries gain access to the ciphertext, they cannot recover the original watermark without the private key. This comprehensive approach aims to achieve a balance between robustness, security, and statistical imperceptibility in watermark embedding within LDMs.