构建AIGC时代防护体系 精准识别保障溯源

在数字内容爆发式增长的今天，人工智能生成内容（AIGC）正以前所未有的速度重塑着社会的信息生态。从创意设计到新闻传媒，AIGC极大地提升了内容生产效率，但也带来了虚假信息传播、版权归属不清等一系列严峻挑战。为规范行业发展，国家互联网信息办公室等部委联合发布了《人工智能生成合成内容标识办法》，明确要求从2025年9月1日起对AI生成的图片、视频等内容必须添加显式或隐式标识，确保内容来源可追溯、责任可追究。在此背景下，“生成内容标识、跨媒介溯源”已成为行业健康发展的关键。这不仅是对国家法规的积极响应，更是构建透明、可信数字生态的必然选择。一套完善的防护体系，需要为每一份AI生成内容植入可追踪的“隐形基因”，并使其无论是在数字网络中流转，还是经过屏幕拍摄、截图上传等跨媒介传播，都能被精准识别和溯源，从而有效遏制侵权行为，为原创内容保驾护航，共同维护清朗的网络空间。

要将这一理念转化为现实，首先必须直面并破解当前AIGC面临的“双重安全困境”：一方面，是如何在尽量不影响生成内容视觉质量的前提下，高效且稳定地将溯源标识（即水印信息）嵌入其中；另一方面，则是如何保证这些水印信息具备强大的鲁棒性，以应对复杂的跨媒介传播挑战。要跨越这两道难关，核心在于运用先进的鲁棒水印技术，它如同为数字内容打造了一件“隐形盾牌”，利用AI算法将水印牢固地嵌入图像底层，使其与内容融为一体。在“生成内容溯源标识嵌入”阶段，该技术能够确保标识信息在内容生成之初就被稳定、无损地植入，做到肉眼不可见且不影响图像质量；而在随后的传播阶段，即便内容遭遇截图、屏幕拍摄、打印扫描等跨媒介流转，甚至在各种干扰下发生失真，这层“隐形盾牌”依然能确保水印信息被精准提取，真正实现全链路溯源。上海理工大学光电信息与计算机工程学院秦川教授科研团队，深耕AI安全与数字水印技术领域多年，致力于为AIGC时代构建一套完善的防护体系，为“双重安全困境”量身定制了一套“全链条可信AIGC安全框架”。

抗水印逃逸的生成图像溯源技术方案

秦川教授科研团队针对溯源信息难嵌入、嵌入过程易被逃逸等核心痛点，创新研发了高效稳定且安全的标识嵌入技术。这项技术如同将“隐形基因”植入AI的生成内核，将水印信息与内容生成过程深度融合，无需后期处理，就能在图像生成的瞬间将用户身份信息无缝写入底层逻辑。更关键的是，该技术具备强大的“抗水印嵌入逃逸”能力，通过内生的安全机制强制绑定水印与画质，若试图绕过或禁用嵌入，生成的图像则将自动劣化为不可用的废片，从源头上确保了每一张流出的AI图像都自带可追踪的“身份ID”。

针对屏幕拍摄带来的摩尔纹、光线干扰及画面残缺等难题，团队推出了具备行业领先水平的抗屏摄水印解决方案。该方案的技术亮点主要体现在以下三个方面：一是构建业内首个覆盖六大高频应用场景的真实屏幕内容图像数据集（SCID）。科研团队倾力打造了SCID数据集，它为算法训练提供了贴近实战的靶场，确保了模型在面对真实世界复杂情况时的鲁棒性。二是利用神经网络模拟物理世界的屏摄干扰。构建了神经网络仿真模型，能够高度还原物理世界中屏幕拍摄所面临的复杂环境干扰。这一模型可作为通用的噪声层，无缝嵌入到其他算法的水印训练流程中。这意味着，研究人员无需投入大量精力去繁琐采集真实的屏摄数据，即可在训练阶段模拟出极端的物理干扰环境，从而大幅提升训练效率。三是引入前沿的神经架构搜索（NAS）技术。为了让算法具备自我进化的能力，通过NAS技术让算法自动优化网络结构，在保证画面清晰度的同时，有效提高水印的抗干扰能力。

秦川教授团队成员合影

科研团队还将创新成果转化为了一套集PC端与小程序端于一体的鲁棒水印系统。该系统深度融合了高效稳定的生成内容标识嵌入、抗屏摄编解码算法、深度噪声模拟网络以及基于神经架构搜索的优化机制，展现出极高的通用性与处理效率。系统不仅支持批量化的图像水印实时嵌入与提取，大幅降低了用户的使用门槛，更在面对复杂的光照不均、运动模糊以及极具挑战性的部分拍摄场景时，依然能保持卓越的水印提取能力。该套系统在跨媒介信道中展现出了断层式的性能领先，凭借卓越的技术创新与显著的落地成效，科研团队目前已累计申请及授权发明专利10余件，相关成果曾荣获中国产学研合作创新成果奖、中国发明协会发明创业成果奖、上海市计算机学会自然科学奖二等奖以及上海市科技进步奖二等奖等重要奖项。

秦川教授科研团队未来将进一步优化系统性能，探索在云计算环境下的轻量化部署方案，重点攻关生成内容分级控制与保护等关键课题，完善从AI模型认证到生成内容溯源的全链条可信框架，该工作受国家自然科学基金项目(62172280、62571333)资助。（周芳）