LiBRA：通过双向隐空间优化实现检测感知的图像水印去除

研究者提出 LiBRA（Latent In-band Bidirectional Removal Attack），一种在已知水印密钥和解码器的前提下，通过双向隐空间优化去除 AI 生成图像水印的方法。已有攻击通过迫使解码水印与原始水印不同来去除水印，但可能产生仍可检测的反向水印，导致去除失败，继续修改还会损害图像质量。LiBRA 在公开自编码器的隐空间中做有界修改，将平均解码置信度从任一方向引导至随机猜测水平，避免出现反向但可检测的水印。方法保留单个比特的灵活性，使图像质量约束倾向于选择破坏更小的修改，并可用频率引导掩码限制修改位置。研究使用精确双侧二项检验验证去除效果，而非假定置信度目标必然带来成功。