論文の概要: SoK: Watermarking for AI-Generated Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18479v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 16:22:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:35.826098
• Title: SoK: Watermarking for AI-Generated Content
• Title（参考訳）: SoK: AI生成コンテンツのための透かし
• Authors: Xuandong Zhao, Sam Gunn, Miranda Christ, Jaiden Fairoze, Andres Fabrega, Nicholas Carlini, Sanjam Garg, Sanghyun Hong, Milad Nasr, Florian Tramer, Somesh Jha, Lei Li, Yu-Xiang Wang, Dawn Song,
• Abstract要約: ウォーターマーキングスキームは、AI生成コンテンツに隠された信号を埋め込んで、信頼性の高い検出を可能にする。 透かしは、誤情報や偽造と戦ってAIの安全性と信頼性を高める上で重要な役割を果たす。 本研究の目的は、研究者が透かし法や応用の進歩を指導し、GenAIの幅広い意味に対処する政策立案者を支援することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.9218881276487
• License:
• Abstract: As the outputs of generative AI (GenAI) techniques improve in quality, it becomes increasingly challenging to distinguish them from human-created content. Watermarking schemes are a promising approach to address the problem of distinguishing between AI and human-generated content. These schemes embed hidden signals within AI-generated content to enable reliable detection. While watermarking is not a silver bullet for addressing all risks associated with GenAI, it can play a crucial role in enhancing AI safety and trustworthiness by combating misinformation and deception. This paper presents a comprehensive overview of watermarking techniques for GenAI, beginning with the need for watermarking from historical and regulatory perspectives. We formalize the definitions and desired properties of watermarking schemes and examine the key objectives and threat models for existing approaches. Practical evaluation strategies are also explored, providing insights into the development of robust watermarking techniques capable of resisting various attacks. Additionally, we review recent representative works, highlight open challenges, and discuss potential directions for this emerging field. By offering a thorough understanding of watermarking in GenAI, this work aims to guide researchers in advancing watermarking methods and applications, and support policymakers in addressing the broader implications of GenAI.
• Abstract（参考訳）: 生成AI技術(GenAI)のアウトプットの品質が向上するにつれて、それらを人間の作ったコンテンツと区別することはますます困難になっている。 ウォーターマーキングスキームは、AIと人間の生成したコンテンツを区別する問題に対処するための有望なアプローチである。 これらのスキームは、AI生成コンテンツに隠された信号を埋め込んで、信頼性の高い検出を可能にする。 透かしは、GenAIに関連するすべてのリスクに対処するための銀の弾丸ではないが、誤情報や偽造と戦ってAIの安全性と信頼性を高める上で重要な役割を果たす。 本稿では、歴史的・規制的な観点からの透かしの必要性から、GenAIの透かし技術の概要を概観する。 我々は、透かし方式の定義と望ましい性質を定式化し、既存のアプローチにおける主要な目的と脅威モデルについて検討する。 実践的な評価戦略も検討され、様々な攻撃に抵抗できる堅牢な透かし技術の開発に関する洞察を提供する。 さらに、最近の代表作をレビューし、オープンな課題を強調し、この新興分野の潜在的方向性について議論する。 本研究は、GenAIにおける透かしの徹底的な理解を提供することにより、透かしの手法や応用の推進に研究者を導くとともに、GenAIの広範な影響に対処する政策立案者を支援することを目的としている。

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