研究人员开发了SPFM-Net，一个旨在攻击图像中不可见水印的新型框架。该系统利用语义先验引导和频率约束的Mamba架构，在保持图像质量的同时有效去除水印。SPFM-Net采用高比例掩蔽、微调的掩蔽自编码器以及基于Mamba的全局状态空间特征建模单元等技术来干扰和抑制水印信号。实验表明，SPFM-Net在各种水印方案中实现了攻击有效性和感知保真度之间的良好平衡。 AI
影响 引入了一种新的水印攻击方法，可能影响数字版权管理和内容认证。
排序理由 该集群描述了一篇详细介绍新颖水印攻击技术方法的新研究论文。
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Existing watermark attacks typically rely on predefined signal-processing operations or locally constrained restoration networks, making it difficult to capture the long-range dependencies of globally distributed watermark signals and resulting in an unfavorable trade-off between…
arXiv:2607.27811v1 Announce Type: new Abstract: Existing watermark attacks typically rely on predefined signal-processing operations or locally constrained restoration networks, making it difficult to capture the long-range dependencies of globally distributed watermark signals a…