[
    {
        "id": "osp-18455",
        "type": "article-journal",
        "title": "وكيل الإغلاق: إزالة علامات المياه العمياء في البرية",
        "author": [
            {
                "family": "Yao",
                "given": "Jun"
            },
            {
                "family": "Wang",
                "given": "Chao"
            },
            {
                "family": "Qiu",
                "given": "Yupeng"
            },
            {
                "family": "Ma",
                "given": "Zehua"
            },
            {
                "family": "Zhang",
                "given": "Weiming"
            },
            {
                "family": "Liu",
                "given": "Bin"
            },
            {
                "family": "Fang",
                "given": "Han"
            }
        ],
        "URL": "https://omanscience.com/ar/articles/proxyeraseagent-blind-watermark-removal-in-the-wild",
        "language": "en",
        "issued": {
            "date-parts": [
                [
                    2026
                ]
            ]
        },
        "abstract": "إزالة علامات المياه الصورة غير المرئية حصلت على اهتمام متزايد. على الرغم من التقدم الكبير، فإن الهجمات الحالية تواجه توترًا بين العملية والحدد. يمكن تكييف الهجمات التي تستغل نتائج الكشف أو استجابات القيادة أو الصور المزدوجة على حدود قرار علامة المائية، ولكن تتطلب معلومات نادرًا ما تكون متاحة في سيناريوهات واقعية. وعلى العكس من ذلك، يتم نشر الهجمات القائمة على الضغط أو التشويه الجغرافي، أو إعادة الإعمار بسهولة من صورة واحدة مع علامة مياه، ولكنها تظل مفتوحة إلى حد كبير: فهي تطبق تحولات عامة دون معرفة ما إذا كانت الصورة تتحرك نحو فشل علامة مياء. وبالتالي، فإن التحدي الرئيسي في إزالة علامات المائية العمياء ذات الصورة الواحدة ليس مجرد كيفية تحويل الصورة، ولكن كيفية الحصول على اتجاه إزالة مفيد دون الوصول إلى المفكّر المخفي. من أجل سد هذه الفجوة، نقترح ProxyEraseAgent، وهي إطار عمل يقودها العميل يستعيد خصائص الهجوم من خلال استجابات مبرمجة البروكسي. توفر مخططات العلامة المائية المتاحة للجمهور قاعدة المعرفة الطبيعية للتشفيرات المرشحة، حيث تكون بعضها معلومية لصورة معينة غير معروفة. إن رؤيتنا هي أن المفكّر الذي ينتج استجابة مقياسية قوية لصورة الاستفسار يشارك على الأرجح حدود تشخيص قريبة مع آلية الهدف المخفية. يرتب ProxyEraseAgent هذه الترميزات من خلال قوة الاستجابة المعدلة ويستخدم العلويات كمتقدمين حدود البروكسي. ثم تقوم استجاباتهم بتوجيه بحث تدريجي حول عمليات إزالة متفرقة (على سبيل المثال، التشوه الهندسي، ضغط JPEG، إعادة بناء الصورة، والاضطرابات المتسارعة) تحت قيود جودة الإدراك. تظهر التجارب عبر 11 نظامًا للتسجيل المائيًا أن ProxyEraseAgent يحقق معدل نجاح في الهجوم بنسبة 94.8٪، مما يوضح فعالية استرداد البروكسي الذي يتبع الاستجابة والتخطيط المتسلسل القائم على الرجوع لإزالة علامات المياه العمياء."
    }
]