Video Watermarking: Safeguarding Your Video from (Unauthorized) Annotations by Video-based LLMs

要約

動画ベースの大規模言語モデル（LLM）の登場は、動画理解を著しく向上させた。しかし、無許可でも動画に簡単に注釈を付けられるため、データ保護に関する安全性の懸念も生じている。本論文では、このようなビデオベースのLLMによる不正な注釈からビデオを保護するための新しい技術であるビデオ透かしを紹介する。マルチモーダルなフローベースの損失で主要なビデオフレームに電子透かしを埋め込むことで、我々の手法はビデオベースのLLMによる悪用を防ぎながら視聴体験を保持する。広範な実験により、ビデオ電子透かしは様々なビデオベースのLLMによるビデオの理解可能性を著しく低下させ、ステルス性と堅牢性の両方を実証している。本質的に、我々の方法は、進化するビデオベースのLLMs技術に直面して、その完全性と機密性を確保し、ビデオコンテンツを保護するためのソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

The advent of video-based Large Language Models (LLMs) has significantly enhanced video understanding. However, it has also raised some safety concerns regarding data protection, as videos can be more easily annotated, even without authorization. This paper introduces Video Watermarking, a novel technique to protect videos from unauthorized annotations by such video-based LLMs, especially concerning the video content and description, in response to specific queries. By imperceptibly embedding watermarks into key video frames with multi-modal flow-based losses, our method preserves the viewing experience while preventing misuse by video-based LLMs. Extensive experiments show that Video Watermarking significantly reduces the comprehensibility of videos with various video-based LLMs, demonstrating both stealth and robustness. In essence, our method provides a solution for securing video content, ensuring its integrity and confidentiality in the face of evolving video-based LLMs technologies.

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