rakib-nyc/nulloriginकेवल-अनुसंधान AI वॉटरमार्क मजबूती टूलकिट: स्थानीय रिवर्स प्रॉक्सी C2PA/EXIF/XMP, यूनिकोड, इमेज/ऑडियो स्टेगो, OOXML/PDF मेटाडेटा हटाता है, और ट्रोजन सोर्स को स्कैन करता है।
यूनिवर्सल AI प्रोवेनेंस और वॉटरमार्क सैनिटाइज़ेशन मिडलवेयर शोध आर्टिफैक्ट — केवल वॉटरमार्किंग मज़बूती मूल्यांकन हेतु।
NullOrigin एक शोध आर्टिफैक्ट है। इसे वॉटरमार्किंग मज़बूती के शैक्षणिक और स्वतंत्र अध्ययन का समर्थन करने के लिए प्रकाशित किया गया है, और किसी अन्य उद्देश्य के लिए नहीं।
वॉटरमार्किंग योजनाएँ सुरक्षा दावे हैं, और सुरक्षा दावे तभी सार्थक होते हैं जब कोई उन्हें तोड़ने का प्रयास करता है। यह परियोजना जिस साहित्य को लागू करती है — KGW पर Kirchenbauer एट अल., पैराफ्रेज़ हमलों पर Krishna एट अल., Trojan Source पर Boucher और Anderson — इसलिए मौजूद है क्योंकि शोधकर्ताओं ने कार्यशील हमलों को प्रकाशित किया ताकि रक्षक मान लेने के बजाय वास्तविक मज़बूती माप सकें। यह वह परंपरा है जिससे यह रिपॉज़िटरी संबंधित है।
इच्छित उपयोग
इच्छित नहीं, और समर्थित नहीं
यहाँ कुछ भी इस बात का तकनीकी नियंत्रण नहीं है कि कोड कैसे चलता है। यह उन शर्तों का कथन है जिन पर इसे पेश किया जाता है, और इसका लेखक किसे समर्थन देगा और किसे नहीं। सॉफ़्टवेयर "AS IS", बिना किसी प्रकार की वारंटी के प्रदान किया जाता है — देखें LICENSE।
किसी भी निष्कर्ष पर पहुँचने से पहले दायरा और ईमानदार सीमाएँ पढ़ें, जो यह उपकरण प्रिंट करता है। इसके द्वारा लक्षित कई योजनाओं को सार्वजनिक डिटेक्टर के विरुद्ध सत्यापित नहीं किया जा सकता, और README यह बताता है, अन्यथा निहित नहीं करता।
कोई भी निष्कर्ष निकालने से पहले इसे पढ़ें जो यह उपकरण प्रिंट करता है।
| परत | यह वास्तव में क्या करता है |
|---|---|
| अदृश्य वर्ण | पूर्ण प्रभावी। ज़ीरो-चौड़ाई, बिडी-नियंत्रण, वेरिएशन-सेलेक्टर, और यूनिकोड टैग्स-ब्लॉक पेलोड पूरी तरह से हटा दिए जाते हैं, गिनती के साथ। क्रॉस-स्क्रिप्ट होमोग्लिफ कन्फ्यूज़ेबल (ASCII के रूप में प्रस्तुत सिरिलिक/ग्रीक) फोल्ड किए जाते हैं। |
| दस्तावेज़ मेटाडेटा (.docx) | पूर्ण प्रभावी। लेखक, अंतिम संपादक, संशोधन संख्या, टाइमस्टैम्प, टेम्पलेट, और एप्लिकेशन संस्करण docProps से साफ़ किए जाते हैं, फ़ॉर्मेटिंग बाइट-दर-बाइट संरक्षित होती है। |
| C2PA / EXIF / XMP | पूर्ण प्रभावी। छवि को कच्चे पिक्सेल नमूनों से एक नए कंटेनर में पुनर्निर्मित किया जाता है, इसलिए हस्ताक्षरित JUMBF मेनिफ़ेस्ट और सभी मेटाडेटा गायब हो जाते हैं। टैग किए गए फिक्स्चर के विरुद्ध परीक्षण द्वारा सत्यापित। |
| KGW सांख्यिकीय वॉटरमार्क | पूरी तरह से रीराइट बैकएंड पर निर्भर करता है। कोई स्थानीय मॉडल कॉन्फ़िगर न होने पर, सांख्यिकीय वॉटरमार्क जीवित रहता है — उपकरण यह कहता है, अन्यथा निहित नहीं करता। |
| SynthID-Text / SynthID-Image / Tree-Ring | यहाँ सत्यापन योग्य नहीं। ये निजी कुंजियों और स्वामित्व वाले डिकोडर का उपयोग करते हैं। NullOrigin साहित्य में वर्णित परिवर्तन लागू करता है, लेकिन यह दावा नहीं किया जाता कि वे वास्तविक डिटेक्टरों को विफल करते हैं, क्योंकि मापने के लिए कोई सार्वजनिक डिटेक्टर नहीं है। |
| AudioSeal / SynthID-Audio | यहाँ सत्यापन योग्य नहीं, उसी कारण से। |
KGWStatisticalDetector व्हाइटस्पेस टोकन पर Kirchenbauer एट अल. ग्रीन/रेड-लिस्ट योजना का गणितीय रूप से वफ़ादार, स्व-संगत कार्यान्वयन है। यह किसी भी विक्रेता के उत्पादन वॉटरमार्क के लिए डिकोडर नहीं है — वे एक निजी गुप्त और मॉडल के स्वयं के BPE शब्दावली पर आधारित होते हैं।
इसका उद्देश्य बेंचमार्क को वास्तविक बनाना है: KGWWatermarkEmbedder एक वास्तविक वॉटरमार्क लगाता है, पाइपलाइन उस पर हमला करती है, और मेल खाता डिटेक्टर वास्तविक कमी को मापता है। यह इस योजना के विरुद्ध हमले का एक सत्य माप है। यह किसी विक्रेता के वॉटरमार्क पर स्थानांतरित नहीं होता।
शब्दावली $V$ को प्रत्येक चरण $t$ पर पूर्ववर्ती संदर्भ पर आधारित हैश द्वारा विभाजित किया जाता है:
$$s_t = \text{Hash}(w_{t-k}, \dots, w_{t-1})$$
एक हरी सूची $G_t$ जिसका आकार $\gamma|V|$ है, और एक लाल सूची $R_t$ में। हरे लॉगिट्स में एक बायस $\delta > 0$ जोड़ा जाता है:
$$\tilde{l}{t,v} = \begin{cases} l{t,v} + \delta, & v \in G_t \\ l_{t,v}, & v \in R_t \end{cases}$$
संसूचन हरे हिट्स की गिनती करता है। $H_0$ के अंतर्गत वे $\text{Binomial}(T, \gamma)$ होते हैं, इसलिए:
$$z = \frac{|S_G| - \gamma T}{\sqrt{T\gamma(1-\gamma)}}$$
$z > 4.0$ ($p < 3\times10^{-5}$) वाले कृत्रिम के रूप में चिह्नित।
यह पैराफ्रेज़ हमला क्यों करता है: वॉटरमार्क पूरी तरह से स्थानीय n-ग्राम संक्रमणों में रहता है। बिना वॉटरमार्क वाले मॉडल के साथ सतही रूप को फिर से लिखना हर स्थिति को री-सीड करता है। यह वॉटरमार्किंग साहित्य में मानक मज़बूती हमला है।
लंबाई क्यों मायने रखती है: $z$ $\sqrt{T}$ के रूप में बढ़ता है। 0.70 हरे अंश पर 100-टोकन का अंश केवल $z \approx 3.9$ तक पहुँचता है — सीमा से नीचे। संसूचन के लिए कुछ सौ टोकन चाहिए, और सार्थक बेंचमार्क फिक्स्चर के लिए भी यही आवश्यक है।
APP11 सेगमेंट, PNG tEXt/iTXt चंक्स, या WebP/AVIF c2pa बॉक्स में हस्ताक्षरित मेनिफ़ेस्ट। चूंकि हस्ताक्षर पिक्सेल डेटा को कवर करता है, एक साधारण नमूना बफर से पुनः-एन्कोडिंग JUMBF को पार्स किए बिना ही उसे हटा देती है।सब-थ्रेशोल्ड फेज़ मॉड्यूलेशन और निम्न-आयाम स्पेक्ट्रल जोड़। भाषण मौलिक आवृत्ति से ऊपर फेज़ यादृच्छिकीकरण, गैर-महत्वपूर्ण बैंडों में बैंड-स्टॉप नॉच शिफ्टिंग, और साइकोएकॉस्टिक पुनः-क्वांटाइज़ेशन द्वारा हमला किया जाता है।
| Python | 3.10, 3.11, या 3.12 |
| ओएस | Linux, macOS (Intel और Apple Silicon), Windows WSL2 के माध्यम से |
| वैकल्पिक | Ollama या कोई भी OpenAI-संगत सर्वर — टेक्स्ट डी-वॉटरमार्किंग के लिए आवश्यक |
| वैकल्पिक | Docker 20.10+ Compose v2 के साथ |