論文の概要: Watermarking across Modalities for Content Tracing and Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05215v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 18:49:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:35:45.043944
• Title: Watermarking across Modalities for Content Tracing and Generative AI
• Title（参考訳）: コンテンツ追跡と生成AIのためのモダリティ間の透かし
• Authors: Pierre Fernandez,
• Abstract要約: この論文には、画像、オーディオ、テキストのための新しい透かし技術の開発が含まれている。 まず,ソーシャルプラットフォーム上で画像の能動的モデレーションを行う手法を紹介する。 そして、AI生成コンテンツのための特定の技術を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.456311843339488
• License:
• Abstract: Watermarking embeds information into digital content like images, audio, or text, imperceptible to humans but robustly detectable by specific algorithms. This technology has important applications in many challenges of the industry such as content moderation, tracing AI-generated content, and monitoring the usage of AI models. The contributions of this thesis include the development of new watermarking techniques for images, audio, and text. We first introduce methods for active moderation of images on social platforms. We then develop specific techniques for AI-generated content. We specifically demonstrate methods to adapt latent generative models to embed watermarks in all generated content, identify watermarked sections in speech, and improve watermarking in large language models with tests that ensure low false positive rates. Furthermore, we explore the use of digital watermarking to detect model misuse, including the detection of watermarks in language models fine-tuned on watermarked text, and introduce training-free watermarks for the weights of large transformers. Through these contributions, the thesis provides effective solutions for the challenges posed by the increasing use of generative AI models and the need for model monitoring and content moderation. It finally examines the challenges and limitations of watermarking techniques and discuss potential future directions for research in this area.
• Abstract（参考訳）: ウォーターマーキングは、画像、オーディオ、テキストなどのデジタルコンテンツに情報を埋め込む。 この技術は、コンテンツモデレーション、AI生成したコンテンツのトレース、AIモデルの使用状況の監視など、業界における多くの課題に重要な応用がある。 この論文の貢献は、画像、オーディオ、テキストのための新しい透かし技術の開発である。 まず,ソーシャルプラットフォーム上で画像の能動的モデレーションを行う手法を紹介する。 そして、AI生成コンテンツのための特定の技術を開発する。 具体的には、潜在生成モデルを適用して、すべての生成されたコンテンツに透かしを埋め込む方法、音声中の透かしを識別する方法、および偽陽性率の低いテストによる大規模言語モデルにおける透かしを改善する方法を示す。 さらに,電子透かしを用いた誤用の検出についても検討し,透かしを微調整した言語モデルにおける透かしの検出や,大型変圧器の重みに対する無訓練透かしの導入などを行った。 これらの貢献を通じて、この論文は、生成AIモデルの使用の増加と、モデル監視とコンテンツモデレーションの必要性によって引き起こされる課題に対する効果的な解決策を提供する。 最終的に、透かし技術の課題と限界を調べ、この分野の研究の今後の方向性について論じる。

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