Kako izgleda kramp z vodnimi žigi v akciji.Google Vsak uporabnik interneta (zlasti fotografi in novinarji) je za zaščito avtorskih pravic naletel na vidne vodne žige, logotipe in vzorce, naložene na digitalne fotografije zalog. Dolgo se je domnevalo, da te oznake ščitijo fotografije pred nepooblaščeno ali nelicencirano uporabo.
Toda Google pred kratkim odkril kramp ki samodejno odstrani vodne žige in uporabnikom omogoči neoviran dostop do avtorsko zaščitenih slik. Dobra novica je, da je podjetje tudi našlo način, kako to ustaviti.
Raziskovalci Tali Dekel, Michael Rubenstein, Ce Liu in William T. Freeman so ta teden objavili svoja dela v objava na Googlovem blogu , akademska naloga in video.
Vodni žig namenoma vsebuje zapletene strukture, kot so tanke črte in sence, da računalniki težje ugotovijo, kje se znamka konča in dejanska slika začne. Pravzaprav celo strokovnjak za Photoshop z najsodobnejšimi orodji potrebuje skoraj 10 minut da odstranite samo en vodni žig.
Toda Googlova ekipa je ugotovila, da je isti vodni žig pogosto vgrajen v več slik hkrati. To pomeni, da lahko heker, ki pozna relativne lastnosti vsake slike, natančno obnovi vzorec vodnega žiga in postopek obrne ter razkrije prvotne slike. Ta kramp je mogoče izvesti samodejno brez posredovanja uporabnika. 
S to novo metodo vodnega žiga ni mogoče popolnoma odstraniti.Google
kaj je tehnologija svetega grala
Torej, kako se lahko podjetja, kot sta Shutterstock in Adobe, spopademo s to težavo? Preprosto povedano, tako da vodne žigove zapletemo. To ne pomeni samo spreminjanja njihovega položaja, temveč uvedbo naključnih geometrijskih vzorcev, da se slika upogne in oznake postanejo neskladne. Tudi najsitnejša sprememba ustvari vodne žige, ki jih ni mogoče vdreti ali popolnoma odstraniti.
Čeprav ne moremo zagotoviti, da v prihodnosti ne bo mogoče prekiniti takšnih shem randomiziranih vodnih žigov, verjamemo (in naši eksperimenti kažejo), da bo naključno zbiranje napadov na vodni žig bistveno otežilo, zaključujejo raziskovalci.
Lahko berete celotni članek ekipe (predloženo Fundaciji Computer Vision) za več matematičnih in tehničnih podrobnosti.
