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from PIL import Image

class WatermarkEmbedder:
def __init__(self， alpha=0.1):
self.alpha = alpha # 水印強度因子

def embed_watermark(self， image， watermark):
# 轉(zhuǎn)換圖像到頻域
img_freq = np.fft.fft2(image)

# 水印調(diào)制
watermark_scaled = watermark * self.alpha
marked_freq = img_freq + watermark_scaled

# 逆變換回空域
marked_image = np.real(np.fft.ifft2(marked_freq))
return np.clip(marked_image， 0， 255).astype(np.uint8)

def generate_watermark(self， shape):
# 生成偽隨機水印
return np.random.normal(0， 1， shape)

def main():
# 加載原始圖像
image = np.array(Image.open('original.png').convert('L'))

# 初始化水印嵌入器
embedder = WatermarkEmbedder()

# 生成并嵌入水印
watermark = embedder.generate_watermark(image.shape)
marked_image = embedder.embed_watermark(image， watermark)

# 保存結(jié)果
Image.fromarray(marked_image).save('watermarked.png')

2. 篡改檢測網(wǎng)絡(luò)模型

import torch

import torch.nn as nn



class TamperDetector(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(TamperDetector， self).__init__()

        self.features = nn.Sequential(

            nn.Conv2d(3， 64， kernel_size=3， padding=1)，

            nn.ReLU(inplace=True)，

            nn.MaxPool2d(2， 2)，

            nn.Conv2d(64， 128， kernel_size=3， padding=1)，

            nn.ReLU(inplace=True)，

            nn.MaxPool2d(2， 2)

        )



        self.classifier = nn.Sequential(

            nn.Linear(128 * 56 * 56， 1024)，

            nn.ReLU(inplace=True)，

            nn.Dropout(0.5)，

            nn.Linear(1024， 2)

        )



    def forward(self， x):

        x = self.features(x)

        x = torch.flatten(x， 1)

        x = self.classifier(x)

        return x



def train_detector(model， train_loader， epochs=10):

    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())



    for epoch in range(epochs):

        for images， labels in train_loader:

            optimizer.zero_grad()

            outputs = model(images)

            loss = criterion(outputs， labels)

            loss.backward()

            optimizer.step()

實踐應(yīng)用

在實際應(yīng)用中，我們需要考慮以下關(guān)鍵因素：

水印強度與圖像質(zhì)量的平衡

較高的水印強度提供更好的防偽效果
但可能影響圖像視覺質(zhì)量
建議根據(jù)具體應(yīng)用場景動態(tài)調(diào)整

檢測模型的魯棒性

針對各種篡改手段進行訓練
使用數(shù)據(jù)增強提升泛化能力
定期更新模型應(yīng)對新型攻擊

def evaluate_robustness(model， test_images， transformations):

    results = []

    for transform in transformations:

        modified_images = apply_transform(test_images， transform)

        accuracy = test_model(model， modified_images)

        results.append((transform， accuracy))

    return results

性能優(yōu)化

計算效率優(yōu)化

# 使用GPU加速

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

model = model.to(device)



# 批處理優(yōu)化

def process_batch(images， batch_size=32):

    results = []

    for i in range(0， len(images)， batch_size):

        batch = images[i:i+batch_size]

        with torch.no_grad():

            output = model(batch.to(device))

        results.extend(output.cpu().numpy())

    return np.array(results)