RDIAS：一种强大且去中心化的图像认证系统

《ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications》：RDIAS: Robust and Decentralized Image Authentication System

数字图像真实性认证系统（RDIAS）通过整合感知哈希、深度学习水印和纠错码技术，有效抵御AI工具导致的图像篡改。其核心设计包括：基于pHash算法生成256位语义指纹，利用TrustMark实现低损伤嵌入，结合BCH码校正传输中的位错误。实验表明，RDIAS在检测DeepFake人脸替换和物体增删时准确率达99%，且能承受社交平台常见的转码、缩放等合法变换，同时保持图像质量。系统采用公钥加密确保不可伪造性，并实现去中心化验证，适用于大规模图像认证场景。

　　近年来，随着人工智能技术的迅速发展，图像篡改技术也得到了显著提升。这些技术能够以非常隐蔽的方式修改图像，使得用户对所见图像的真实性产生怀疑。当前的图像认证方法通常依赖于检测图像中可能因篡改而产生的痕迹，或者通过附加图像的哈希值作为元数据来验证其真实性。然而，第一种方法的有效性正随着AI工具的持续改进而逐渐降低，无法识别许多严重的图像篡改行为。而第二种方法则存在一个关键问题：一旦图像被处理，如调整尺寸或格式转换，哈希值就会失效。这使得该方法在实际应用中难以满足需求，因为大多数平台（如Facebook和X）都会对上传的图像进行一系列合法操作，例如压缩、调整尺寸等，这些操作通常会移除元数据。因此，需要一种更高效、更可靠的图像认证系统。

为了解决上述问题，我们提出了一种名为RDIAS的图像认证系统。RDIAS通过将具有代表性的指纹安全地嵌入图像中，实现了对图像真实性的认证。这种指纹是基于图像的语义内容生成的，能够容忍合法操作（如图像压缩和尺寸调整），同时检测恶意篡改（如添加、删除对象）。我们采用一种基于深度学习的水印技术，以确保嵌入的指纹对图像的视觉质量影响最小。此外，RDIAS利用私钥加密指纹，确保只有图像创建者可以修改指纹，从而防止伪造。为了提高系统的鲁棒性，我们还引入了错误校正码（ECC）技术，以应对图像处理过程中可能出现的位错误。

RDIAS的设计目标是解决当前图像认证方法在面对先进AI工具时所暴露的局限性。首先，它能够有效应对平台对图像进行的合法操作，例如压缩、调整尺寸等，这些操作不会改变图像的语义内容，但可能会导致图像的位信息发生变化。其次，RDIAS能够在不显著降低图像质量的前提下，实现对图像真实性的认证。由于图像认证系统需要在大规模图像数据中运行，因此必须具备良好的扩展性，即能够高效处理大量图像。RDIAS采用分布式架构，无需依赖中心化的验证实体，使得认证过程更加高效。

RDIAS的实现分为两个主要部分：免疫和验证。在免疫阶段，图像创建者使用RDIAS对图像进行处理，将代表性的指纹嵌入其中。这些指纹是通过感知哈希方法生成的，能够在不影响图像质量的前提下，对图像进行有效的识别。在验证阶段，接收者或查看者可以使用RDIAS对图像进行验证，提取指纹并解密以确认其真实性。为了确保系统能够应对各种图像处理操作，我们采用了ECC技术，以校正指纹中的位错误，从而提高系统的鲁棒性。

在实验部分，我们对RDIAS进行了全面评估，包括对不同图像数据集的测试以及对各种图像篡改和处理操作的分析。实验结果显示，RDIAS在检测AI驱动的图像篡改方面表现优异，能够达到高达99%的准确率。同时，RDIAS在处理合法操作时也能保持较高的鲁棒性，能够容忍平台对图像进行的压缩和尺寸调整。此外，RDIAS在检测DeepFake面部篡改方面也表现出色，准确率达到99%，召回率（Recall）为100%，误报率（Precision）为98%。这些结果表明，RDIAS能够在实际场景中有效地检测图像篡改，并保持图像的高质量。

在实验过程中，我们招募了十名志愿者，让他们使用AI工具对1300张多样化的图像进行篡改。这些篡改包括添加或删除对象、调整图像尺寸等。随后，我们将这些篡改后的图像上传到Facebook、WhatsApp和Telegram等平台，这些平台会对图像进行一系列处理操作，如压缩、调整尺寸等。在下载这些图像后，我们使用RDIAS进行验证，结果显示系统仍然能够准确识别篡改图像，且在经过多次平台处理后，准确率仍保持在较高水平。

RDIAS的鲁棒性得到了进一步验证。我们对图像经过多平台处理后的结果进行了分析，发现即使经过多次处理，RDIAS仍然能够保持较高的准确率。这一结果表明，RDIAS能够有效应对实际场景中可能出现的图像篡改行为。此外，我们还对RDIAS的计算效率进行了评估，发现其在处理和验证图像时均具有较高的性能，能够在短时间内完成任务，满足实时认证的需求。

总之，RDIAS为图像认证提供了一种新颖且实用的解决方案。它通过将代表性的指纹嵌入图像中，实现了对图像真实性的认证，同时保持了图像的高质量。此外，RDIAS采用分布式架构，使得认证过程更加高效。实验结果表明，RDIAS在面对各种图像处理和篡改操作时，均能保持较高的准确率和鲁棒性，为图像认证提供了可靠的技术支持。