一种基于条件扩散模型的数字水印攻击方法技术

本发明专利技术属于图像处理技术领域，公开了一种基于条件扩散模型的数字水印攻击方法，包括以下步骤：步骤1、建立扩散过程和条件去噪器；步骤2、依据扩散过程对条件去噪器进行训练，获得适用于数字水印攻击任务的条件扩散模型；步骤3、输入原始图像，使用条件控制模块合成条件控制图像；步骤4、输入噪声预测模块进行迭代去噪，得到无水印图像。通过本发明专利技术解决了以往数字水印攻击方法受限于水印嵌入方法未知、水印鲁棒性强的而造成的水印攻击效果差和图像质量不高等问题，提高了图像中水印信息的去除率和攻击后的图像质量。和攻击后的图像质量。和攻击后的图像质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于条件扩散模型的数字水印攻击方法


[0001]本专利技术属于图像处理
，特别涉及一种基于条件扩散模型的数字水印攻击方法。

技术介绍

[0002]随着互联网的发展，信息安全问题日益凸显，以数字水印技术为代表的图像信息隐藏技术可以在不改变载体介质内容的前提下隐藏和提取秘密信息，能轻易饶过常规的安全检测，被不法分子用于传播机密信息和恶意内容，对普通用户和网络安全造成威胁。为了中断利用数字水印技术进行的秘密通信，数字水印攻击技术通过对图像进行修改来破坏图像中隐藏的秘密水印信息，使接收者无法检测到水印信息的存在或无法正确提取隐藏的水印信息，从而阻止秘密通信。
[0003]目前的数字水印方法大多使用加性噪声、图像滤波和有损压缩等图像处理技术对图像隐藏信息进行破坏，在面对一些早期的水印方法取得了较好的效果，但随着深度学习技术的发展，数字水印技术的鲁棒性有了显著提升，在经过常规的图像失真处理后仍能确保隐藏信息的正常提取，这也意味着恶意用户饶过网络安全检测进行秘密通信变得更加轻而易举。
[0004]近几年来，有一些学者基于自编码器(A本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于条件扩散模型的数字水印攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立扩散过程和条件去噪器；所述扩散过程包括由左至右的正向扩散过程和由右至左的逆向扩散过程，正向扩散过程执行加噪，逆向扩散过程执行去噪；所述条件去噪器包括条件控制模块和噪声预测模块，所述条件控制模块用于对水印信息进行破坏，利用掩蔽攻击和图像修补网络擦除图像的水印信息，输出条件控制图像；所述噪声预测模块用于图像质量优化，包括上采样网络和下采样网络，上采样网络包括多个上采样残差模块，每个上采样残差模块包含多个残差网络和一个上采样层，下采样网络包括多个下采样残差模块，每个下采样残差模块包含多个残差网络和一个下采样层，上采样网络和下采样网络之间跳跃连接，即下采样层的输出作为对应上采样层的输入；噪声预测模块预测在正向扩散过程中添加的噪声，并将条件控制图像和加噪过程中的随机高斯噪声作为输入进行逐步去噪，得到无水印图像；步骤2、依据扩散过程对条件去噪器进行训练：将训练图像按照扩散过程输入条件去噪器，按照扩散过程对条件去噪器进行训练，获得适用于数字水印攻击任务的条件扩散模型；步骤3、输入原始图像，使用条件控制模块合成条件控制图像；步骤4、输入噪声预测模块进行迭代去噪，得到无水印图像。2.根据权利要求1所述的基于条件扩散模型的数字水印攻击方法，其特征在于，步骤1中，扩散过程包括两个过程，由左至右的正向扩散过程，执行T步加噪，将原始图像标准化处理后的结果转变为随机高斯噪声；由右至左的逆向扩散过程，使用条件去噪器预测先前添加的噪声并逐步去噪，其中，正向扩散过程进行加噪的具体步骤如下：步骤1.1、设定扩散步数T和高斯噪声参数；步骤1.2、输入原始图像I并进行标准化处理得到，根据当前扩散步骤序号t计算扩散系数；步骤1.3、计算第t扩散步的加噪输出，，其中表示噪声，表示均值为零矩阵、协方差为单位矩阵E的标准高斯分布。3.根据权利要求2所述的基于条件扩散模型的数字水印攻击方法，其特征在于，步骤2中，条件去噪器的训练步骤如下：步骤2.1、输入原始图像数据集...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓东，谭明耀，魏志强，吴文青，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：