ZK-JPEG: 零知识图像编辑与压缩

# ZK-JPEG：零知识图像编辑与压缩 来源：https://eprint.iacr.org/2026/2039 #### 论文编号：2026/2039 ### ZK-JPEG：零知识图像编辑与压缩（https://eprint.iacr.org/2026/2039.pdf） Steve Lu[](https://orcid.org/0000-0003-1837-8864)，Stealth Software Technologies, Inc. Kimberlee Model[](https://orcid.org/0000-0002-0714-3931)，Stealth Software Technologies, Inc. Joseph Near[](https://orcid.org/0000-0002-3203-3742)，佛蒙特大学 ##### 摘要 深度伪造照片生成工具正日益普及，其易用性和在流行文化中的影响力不断提升。图像认证工具可通过验证数字图像是否确实由物理相机生成，从而抵御此类欺骗手段。但挑战在于，这些工具必须能应对合理的图像变换。相机认证通过数字签名证明图像来源于特定相机。有损压缩通过细微修改来减小图像尺寸，而模糊或涂改图像区域则可保护拍摄对象，但这些操作都会导致图像签名失效。现有研究利用零知识（ZK）证明已发布图像的编辑历史，但无法适应JPEG等有损编码格式。本文提出 **zkjpeg**——一种针对JPEG压缩的密码学工具，能够证明图像已从秘密的提交输入正确压缩。此外，通过将各类图像变换集成到JPEG压缩流程中，我们的工具能以极低成本验证一大类图像变换。该系统具有高效、灵活的特性，可基于现成零知识工具构建。我们使用PicoZK将Python图像编辑代码转换为线点零知识（LPZK）证明系统的零知识电路。 **参考文献** ``` @misc{cryptoeprint:2026/2039, author = {Samuel Dittmer and Steve Lu and Kimberlee Model and Joseph Near}, title = {{ZK}-{JPEG}: Zero-knowledge Image Editing and Compression}, howpublished = {Cryptology {ePrint} Archive, Paper 2026/2039}, year = {2026}, url = {https://eprint.iacr.org/2026/2039} } ```