Robust Watermarking for Video Forgery Detection with Improved Imperceptibility and Robustness

要約

ビデオは、意味を変えて視聴者を欺く攻撃を改ざんする傾向があります。
以前のビデオ偽造検出スキームは、改ざんされた領域を見つけるための小さな手がかりを見つけます。
ただし、攻撃者は、ビデオ圧縮またはぼかしを使用してそのような手がかりを破壊することにより、監視を回避することができます。
この論文は、ローカリゼーションを改ざんするためのビデオ透かしネットワークを提案します。
3D-UNetベースの透かし埋め込みネットワークと改ざんマスクを予測するデコーダーを共同でトレーニングします。
透かしの埋め込みによって行われる摂動は、ほとんど感知できません。
既製の差別化可能なビデオコーデックシミュレータがないことを考慮して、近似として、他の一般的な攻撃（JPEG圧縮やぼかしなど）のシミュレーション結果をアンサンブルすることにより、ビデオ圧縮を模倣することを提案します。
実験結果は、私たちの方法が、知覚しにくい透かし入りのビデオを生成し、攻撃されたバージョン内の改ざんされた領域を堅牢かつ正確に特定することを示しています。

要約(オリジナル)

Videos are prone to tampering attacks that alter the meaning and deceive the audience. Previous video forgery detection schemes find tiny clues to locate the tampered areas. However, attackers can successfully evade supervision by destroying such clues using video compression or blurring. This paper proposes a video watermarking network for tampering localization. We jointly train a 3D-UNet-based watermark embedding network and a decoder that predicts the tampering mask. The perturbation made by watermark embedding is close to imperceptible. Considering that there is no off-the-shelf differentiable video codec simulator, we propose to mimic video compression by ensembling simulation results of other typical attacks, e.g., JPEG compression and blurring, as an approximation. Experimental results demonstrate that our method generates watermarked videos with good imperceptibility and robustly and accurately locates tampered areas within the attacked version.

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