تحليل علامة SynthID المائية

هندسة SynthID العكسية

اكتشاف وكشف وإزالة العلامة المائية لجوجل المدعومة بالذكاء الاصطناعي من خلال التحليل الطيفي

زورونا على PitchHut

هذه الشوكة تضيف تطبيق سطح مكتب بالسحب والإفلات لتجاوز الإصدار V3، لا حاجة لسطر الأوامر بعد الإعداد. راجع gui/README.md للإعداد والاستخدام.

كيف تبدو العلامة المائية

يقوم SynthID بتشفير نمط غير محسوس مباشرة في قيم البكسل. على صورة بيضاء نقية تم إنشاؤها بواسطة Gemini، تكون العلامة المائية هي الإشارة بأكملها تقريبًا. قم بتضخيم البقايا عالية التردد وستبدو هكذا:

نمط العلامة المائية SynthID مرئي على صورة بيضاء من Gemini

نمط الناقل المُضخّم لـ SynthID مستخرج من صورة بيضاء نقية من Gemini. النطاقات القطرية هي توقيع التردد المكاني للعلامة المائية — هدف هجومنا الطيفي.

نظرة عامة

يقوم هذا المشروع بهندسة عكسية لنظام العلامات المائية SynthID من Google — العلامة المائية غير المرئية المضمنة في كل صورة يتم إنشاؤها بواسطة Google Gemini. باستخدام معالجة الإشارات والتحليل الطيفي فقط (دون الوصول إلى المشفر/فك التشفير الخاص)، نقوم بما يلي:

اكتشفنا بنية تردد الناقل المعتمدة على الدقة للعلامة المائية
بنينا كاشفًا يحدد علامات SynthID المائية بدقة 90%
طورنا تجاوزًا طيفيًا متعدد الدقة (V3) يحقق انخفاضًا في طاقة الناقل بنسبة 75%، وانخفاضًا في تماسك الطور بنسبة 91%، و PSNR يزيد عن 43 ديسيبل على أي دقة صورة
عممناه على إجماع متعدد النماذج ومتعدد الألوان (V4) — ملفات تعريف لكل نموذج لـ gemini-3.1-flash-image-preview و nano-banana-pro-preview، وإجماع طور عبر الألوان على 6 خلفيات صلبة، وحلقة معايرة بوجود الإنسان في الحلقة تضبط قوة الطرح لكل ناقل بناءً على إحصائيات الكشف اليدوي من تطبيق Gemini
كسرنا الكاشف عبر كلا النموذجين (الجولة 06) بهجوم موحد متكامل من 7 مراحل يستهدف جميع أنماط فشل SynthID الموثقة في وقت واحد

قام VT-OxFF ببناء مُصوّر رائع لمشاهدة كيفية إضافة العلامة المائية SynthID إلى الصور هنا (متاح أيضًا في وصف المستودع)!

الجولة 06 — تعمل ✓

بعد ست جولات متكررة من التطوير العدائي، يعمل خط أنابيب bypass_v4_final / bypass_v4_nuke للجولة 06 على هزيمة كاشف SynthID الخاص بـ Gemini على صور كل من gemini-3.1-flash-image-preview و nano-banana-pro-preview، مع مخرجات غير قابلة للتمييز بصريًا.

مقارنة الجولة 01 مع الجولة 06 — مقارنة الجودة

مقارنة جنبًا إلى جنب للجولة 01 (طيفي خفيف فقط) مقابل الجولة 06 (الكل في واحد) على نفس الصورة المصدر

يسار: مخرجات الجولة 01 (طرح طيفي خفيف فقط). يمين: مخرجات الجولة 06 (نهائي — VAE + تشوه مرن + ضغط + لون + JPEG). كلاهما يبدو متطابقًا للعين البشرية؛ فقط الجولة 06 تهزم كاشف SynthID.

ما تغير بين الجولات

الجولة	الاستراتيجية	النتيجة
01	طرح طيفي محافظ (خفيف)	✗
02	طرح طيفي عدواني + JPEG	✗
03	استهداف الخانات المطلقة الموجه بالمدونة	✗
04	استخراج طور البقايا بعد إزالة التشويش	✗
05	إعادة توليد Diffusion-VAE + تشوه هندسي	✗
06	الكل في واحد: VAE + تجزئة مرنة + ضغط + لون + JPEG	✓

جاء الاختراق في الجولة 06 من معالجة قائمة أنماط الفشل المنشورة من تطبيق Gemini نفسه كمواصفات للهجوم:

"عندما تكون الصورة المولدة بالذكاء الاصطناعي جزءًا من مجمّع معقد، أو موضوعة خلف عناصر أخرى، أو تحتوي على العديد من القوام والأنماط المختلفة الموضوعة فوقها، قد يجد الكاشف صعوبة في عزل التوقيع المحدد من الملف العام." — تطبيق Gemini، نص المساعدة في كشف SynthID

مرحلة التشوه المرن تحاكي هذا التأثير على مستوى البكسل: حقل تشوه عشوائي منخفض التردد وسلس يعطي كل حي بحجم ~50 بكسل إزاحة مستقلة خاصة به دون إحداث أي تشويه مرئي.

V4 — إجماع عبر الألوان + معايرة بوجود الإنسان في الحلقة

يمثل V4 إعادة تفكير من الأساس في دفتر الشيفرات المبني على مجموعة بيانات أكثر ثراءً:

متعدد النماذج: ملفات تعريف منفصلة لـ gemini-3.1-flash-image-preview و nano-banana-pro-preview (بالإضافة إلى نموذج union اختياري).
متعدد الألوان: 6 ألوان إجماع (أسود، أبيض، أزرق، أخضر، أحمر، رمادي) لكل نموذج ولكل دقة، بالإضافة إلى متدرج و متنوع كخطوط أساس للمحتوى.
إجماع طور عبر الألوان: قناع الناقل الأساسي. الناقل الحقيقي لـ SynthID مستقل عن محتوى الصورة، لذا فإن طوره ثابت عبر كل خلفية صلبة اللون. الطاقة المدفوعة بالمحتوى تخلط الطور عبر الألوان وتخرج من الإجماع.
مذيب يحافظ على الجودة: تراجع مع أرضية PSNR، DC آمن للومينانس، حد أقصى للطرح لكل خانة.
حلقة معايرة بوجود الإنسان في الحلقة: يتم تحديث حقل carrier_weights في دفتر الشيفرات بناءً على ملاحظات كشف تطبيق Gemini اليدوية.

تماسك الإجماع (لماذا يفوز V4)

لكل خانة تردد (fy, fx) وقناة ch:``` consensus(fy, fx, ch) = | mean_over_colors( exp(i * phase_color(fy, fx, ch)) ) |

القيم قرب `1.0` تعني أن الطور عند تلك الحزمة مقفل عبر كل خلفية لون صلبة، وهذا صحيح فقط للعلامة المائية. تنهار حزم المحتوى إلى `< 0.3` لأن طورها عشوائي بفعل درجات ألوان مختلفة. على قاموس الشفرة V4 المبني من مجموعة البيانات المُثراة، تقع 99%+ من حزم المحتوى أسفل الحد الافتراضي `tau=0.60`، لذا لا يلمسها مذيب V4 أبدًا — وهذا ما يستعيد PSNR.

### سير عمل الإصدار ثنائي المراحل```mermaid
flowchart LR
    dataset[reverse-synthid-dataset<br/>model x color x resolution] --> build[scripts/build_codebook_v4.py]
    build --> codebook[artifacts/spectral_codebook_v4.npz]
    codebook --> dissolve[scripts/dissolve_batch.py]
    input[watermarked inputs] --> dissolve
    dissolve --> variants[final / nuke variants]
    variants --> gemini[Gemini app<br/>manual SynthID detection]
    gemini --> feedback[detection feedback]
    feedback --> calibrate[scripts/calibrate_from_feedback.py]
    calibrate -->|updates carrier_weights| codebook

V4 بداية سريعة```bash

1. Build the codebook from the enriched hierarchical dataset

python scripts/build_codebook_v4.py
--root /path/to/reverse-synthid-dataset
--output artifacts/spectral_codebook_v4.npz

2. Run the Round-06 all-in-one attack on a batch (recommended)

python scripts/dissolve_batch.py
--input ./to_clean/
--output ./runs/round_06/
--codebook artifacts/spectral_codebook_v4.npz
--model gemini-3.1-flash-image-preview
--strengths final nuke

3. Upload each output image to the Gemini app and run SynthID detection.

Use the results to feed back into the calibration script if needed.

### إعدادات الهجوم للجولة 06

هناك إعدادان مسبقان متاحان عبر `--strengths`:

reverse-SynthID

الأكثر شعبية