論文の概要: Watermarking for AI Content Detection: A Review on Text, Visual, and Audio Modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03765v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 15:18:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:08:33.695784
• Title: Watermarking for AI Content Detection: A Review on Text, Visual, and Audio Modalities
• Title（参考訳）: AIコンテンツ検出のための透かし:テキスト、ビジュアル、オーディオのモダリティに関するレビュー
• Authors: Lele Cao,
• Abstract要約: 生成人工知能(GenAI)は、テキスト、ビジュアル、オーディオドメイン間でコンテンツ作成に革命をもたらした。 本研究では,テキスト,ビジュアル,オーディオモダリティの透かし手法を分類する構造的分類法を開発した。 我々は、敵対的攻撃に対する抵抗、異なるコンテンツタイプ間の標準化の欠如、プライバシーとコンテンツの所有に関する倫理的考察など、主要な課題を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3543188414616534
• License:
• Abstract: The rapid advancement of generative artificial intelligence (GenAI) has revolutionized content creation across text, visual, and audio domains, simultaneously introducing significant risks such as misinformation, identity fraud, and content manipulation. This paper presents a practical survey of watermarking techniques designed to proactively detect GenAI content. We develop a structured taxonomy categorizing watermarking methods for text, visual, and audio modalities and critically evaluate existing approaches based on their effectiveness, robustness, and practicality. Additionally, we identify key challenges, including resistance to adversarial attacks, lack of standardization across different content types, and ethical considerations related to privacy and content ownership. Finally, we discuss potential future research directions aimed at enhancing watermarking strategies to ensure content authenticity and trustworthiness. This survey serves as a foundational resource for researchers and practitioners seeking to understand and advance watermarking techniques for AI-generated content detection.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(GenAI)の急速な進歩は、テキスト、ビジュアル、オーディオドメイン間でコンテンツ作成に革命をもたらし、同時に誤情報、アイデンティティ詐欺、コンテンツ操作といった重大なリスクも導入した。 本稿では,GenAIコンテンツを積極的に検出するための透かし技術について,実践的な調査を行った。 本研究では,テキスト,視覚,オーディオのモダリティに対する透かし法を分類する構造的分類法を開発し,その有効性,堅牢性,実用性に基づいて既存のアプローチを批判的に評価する。 さらに、敵対的攻撃に対する抵抗、異なるコンテンツタイプ間の標準化の欠如、プライバシーとコンテンツの所有に関する倫理的考慮など、重要な課題も特定する。 最後に,コンテンツ信頼性と信頼性を確保するため,透かし戦略の強化を目的とした今後の研究の方向性について論じる。 この調査は、AI生成コンテンツ検出のための透かし技術を理解し、進歩させようとする研究者や実践者の基盤となるリソースとなっている。

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