一种基于全息水印技术的去中心化用户生成内容识别框架

《ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications》：A Decentralized Framework for User Generated Content Recognition via Holographic Watermark

　　

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本研究提出了一个基于区块链的用户生成内容（UGC）验证框架。该方法结合了自举全息水印技术、时间分布的负载、与以太坊兼容的账本链接的SHA-256哈希算法，以及一个轻量级的自定义3D CNN模型用于水印检测。区块链层作为审计追踪，确认内容的所有权和完整性。同时，通过“模型即密钥”（MaaK）范式进行的水印检测为内容被篡改时提供了识别嵌入签名的补充机制。为了评估所提出的框架，我们在Kinetics数据集的一个子集上定义了故意和非故意的威胁模型，该数据集包含用户生成的视频。考虑到混合的干净-噪声评估集，自定义水印检测器的整体准确率为$91\mathrm{\%}$，ROC-AUC值为$0.96$，在高级威胁条件下，平均准确率为$81\mathrm{\%}$，表明其在多种转换下的性能稳定。消融研究将我们的模型与预训练的VGG-16/19和ResNet-50进行了比较，突出了集成验证流程中效率与鲁棒性的平衡改进。总之，我们证明了将区块链与基于AI的水印识别相结合，以支持去中心化环境中用户生成内容的真实性验证的可行性。

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