该论文提出了一种名为 Vol-Mark 的新型可逆零水印方法，用于保护远程医疗中 3D 医学体积数据的完整性和所有权。针对医学体积数据在网络共享中面临的数据篡改和未授权复制等安全风险，Vol-Mark 设计了两个核心组件：一是利用对比学习构建的体积特征提取器，能够高效提取具有判别性和稳定性的体积特征，增强对 3D 攻击的鲁棒性；二是引入了立方体差异扩展（c-DE）技术，基于三维整数小波变换将水印比特嵌入到低频系数的邻域体素中，通过扩展立方体内的体素差异来创建嵌入空间，并在提取时采用多数投票机制提高可靠性。该嵌入过程失真低且支持无损移除，从而保持医学体积数据的完整性和诊断精度。Vol-Mark 首先进行完整性验证，再通过假设检验进行所有权验证，以增强在数据篡改或水印移除攻击下的可靠性。实验结果表明，Vol-Mark 在常规、几何和混合攻击下均表现出优越的鲁棒性，在多数攻击场景下准确率（ACC）保持在 0.90 以上，显著优于现有方法。