你的截图被标记了！深入解析 APP 用户 ID 盲水印及规避方法

“你知道吗？你在使用的许多APP都在悄悄标记你的数据！”

未来会更好还是更糟，技术对隐私的侵犯是否应该有个限度？ —随着技术发展，人类会被带入 太阳朋克 还是 赛博朋克？

盲水印功能是指将水印以不可见的形式添加到图片中，这样的水印不会图片观感产生影响，同时也给图片或者是 APP 截图提供了溯源的功能。当需要寻找图片的真实来源时，您可以通过一些特定的算法提取出盲水印，将不可见的水印提取出来，验证图片的归属。

前段时间 知乎 爆出会在 网页 或 APP 客户端在用户截图时添加带有用户信息的盲水印，引发了激烈的讨论，最初被用于保护 版权内容的技术，却被用于溯源用户，是否是一种对用户隐私的侵犯？随着此事件讨论的热度变高， 知乎 似乎悄悄取消了这个标记。

添加盲水印通常会通过前端代码，对前端位图格式的截图添加盲水印，目前主要有这几种方式：

1. 空域水印法

• 最低有效位（LSB）法：最低有效位（LSB）法是最常用的添加盲水印的方法，这种方法是将水印信息嵌入到图像的最低有效位中。方法简单，但对噪声和图像处理（如压缩、滤波等）的鲁棒性较差。适合简单、对鲁棒性要求不高的场景，主要优点是实现简单、计算成本低。
• 像素值修改：通过直接微调图像的像素值来嵌入水印信息。这种方法可能涉及复杂的算法来确保水印的隐蔽性，具体算法可以设计得非常灵活。但对图像处理操作的鲁棒性较差，容易被篡改，通常很难抵抗压缩画质或者拍屏攻击。

2.频域水印法

• 离散傅里叶变换（DFT）法：离散傅里叶变换（DFT）法通过将图像从空间域转换到频域来嵌入水印信息。具体来说，首先对图像进行 DFT 变换，得到频域表示，其中包含不同频率分量的幅度和相位信息。然后，在这些频域系数中嵌入水印信息，通常选择高频或低频分量以实现较好的隐蔽性和鲁棒性。嵌入水印后，再进行逆DFT变换，将图像转换回空间域，从而得到嵌入水印后的图像。
  这种方法的主要优点是对几何变换（如旋转、缩放）和某些图像处理操作（如压缩）具有较高 的鲁棒性，但同时也增加了计算复杂度。由于频域中的高频分量对图像的视觉效果影响较大，因此嵌入水印时需要精心选择嵌入位置，以平衡水印的隐蔽性和检测的可靠性。 DFT 法对各种攻击方式的鲁棒性较强且具有较强的隐蔽性。
• 离散小波变换（DWT）法：此方法通过将图像分解为不同尺度和方向的小波系数来嵌入水印信息。首先，对图像进行 DWT 分解，得到一组表示图像细节的多尺度小波系数，包括低频和高频分量。水印信息通常嵌入在这些小波系数中，尤其是在高频分量中，因为高频分量包含的图像细节较多，对人眼的敏感度较低。嵌入水印后，再进行逆 DWT 变换，将图像从小波域转换回空间域，从而得到嵌入水印后的图像。
  DWT法的主要优点是其多分辨率特性，使得水印在不同尺度和方向上具有较好的隐蔽性和鲁棒性。它对图像压缩、噪声添加以及其他常见图像处理操作具有较高的抵抗力，适合用于数字版权保护和图像认证等需要高鲁棒性的应用场景。但 DWT 法的计算复杂度较高，嵌入过程相对复杂，需要仔细选择嵌入位置和嵌入策略，确保水印同时拥有隐蔽性和可检测性，这个方法在添加盲水印时是最难检测和攻击的方法。

最初的盲水印技术在数字内容保护中扮演着重要的角色，但随着这项技术被用于溯源，该项技术的应用范围开始扩大，对用户隐私的侵犯逐渐加剧并逐渐展现出技术之恶的一方面，在截图时，不仅要注意保护自己肉眼可见的隐私信息，还要注意规避盲水印可能带来的信息泄漏风险，防不胜防。

如果想规避这种技术带来的信息泄漏的风险，可以使用这些方法：

• 用手机拍摄屏幕：用拍照不是那么好的手机正对着屏幕拍摄，以拍出摩尔纹为佳（最好是用美颜功能强制上点磨皮效果），这种方法对于 空域水印法 添加的盲水印攻击效果较好，但有些时候对于 频域水印法 添加的盲水印消除效果不佳，且此方法可能对读者的信息阅读带来一定的困扰，如果只是简单记录，可以使用这个方法
• 像素处理，降低采样：不用拍屏的方式来规避盲水印风险的话，可以采用有损压缩的方式消除图片上的盲水印，因为隐匿性和鲁棒性一定不可能共存，这个方式对隐匿性较强的 频域水印法 添加的水印消除效果更好，对于 粗心的用户+ 隐匿性较弱-鲁棒性较强的 空域水印法 所添加的盲水印，可能消除效果不佳。
• 添加干扰因数：和添加盲水印时隐匿性和鲁棒性不能共存一样，破坏盲水印时保留程度和破坏程度也不可能共存，如果对隐私性有很高的要求，可以考虑对图片添加高斯模糊效果，或者添加高斯噪音效果，这样的方法对 空域水印法 和 频域水印法 所添加的盲水印破坏效果都极强，如果设置参数得当，可以尽可能保留尽量多的原图信息，用户使用 AI 锐化或者 AI 降噪工具 都可以尽量还原原图，虽然这样比较麻烦，但这是可以预见的最优质的解决方案。