Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
This paper presents a watermarking assessment in the context of the emerging JPEG Trust Part 3: Media Asset Watermarking (ISO/IEC 21617-3). The specification complements the JPEG Trust family of standards by enabling a robust content–metadata binding through watermarking, while remaining algorithm-agnostic via explicit signalling of watermark presence, identification of the embedding/extraction technique, and references to external repositories that store Trust Records. It further describes a recommended payload structure and a benchmarking methodology covering imperceptibility and robustness, including modern attacks such as advanced compression (e.g., JPEG XL, JPEG AI) and AI-driven object manipulation. Four state-of-the-art methods from industry and academia (InvisMark, Watermark Anything, TrustMark, and VINE-R) are then evaluated on COCO dataset, highlighting strengths on classical perturbations and persistent vulnerabilities to emerging AI-based attacks, underscoring the need for standard and effective evaluation.