論文の概要: Yours or Mine? Overwriting Attacks against Neural Audio Watermarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05835v1
• Date: Sat, 06 Sep 2025 21:23:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.736488
• Title: Yours or Mine? Overwriting Attacks against Neural Audio Watermarking
• Title（参考訳）: あなたか私か? ニューラル・オーディオ・ウォーターマーキングに対する攻撃を上書きする
• Authors: Lingfeng Yao, Chenpei Huang, Shengyao Wang, Junpei Xue, Hanqing Guo, Jiang Liu, Phone Lin, Tomoaki Ohtsuki, Miao Pan,
• Abstract要約: 我々は、正規の音声透かしを偽造で上書きする、シンプルだが強力な攻撃を開発する。 対戦相手が持つ音声透かし情報に基づいて,オーバライト攻撃の3つのカテゴリを提案する。 実験により,提案したオーバーライト攻撃が既存の透かし方式を効果的に損なうことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.297468818273064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As generative audio models are rapidly evolving, AI-generated audios increasingly raise concerns about copyright infringement and misinformation spread. Audio watermarking, as a proactive defense, can embed secret messages into audio for copyright protection and source verification. However, current neural audio watermarking methods focus primarily on the imperceptibility and robustness of watermarking, while ignoring its vulnerability to security attacks. In this paper, we develop a simple yet powerful attack: the overwriting attack that overwrites the legitimate audio watermark with a forged one and makes the original legitimate watermark undetectable. Based on the audio watermarking information that the adversary has, we propose three categories of overwriting attacks, i.e., white-box, gray-box, and black-box attacks. We also thoroughly evaluate the proposed attacks on state-of-the-art neural audio watermarking methods. Experimental results demonstrate that the proposed overwriting attacks can effectively compromise existing watermarking schemes across various settings and achieve a nearly 100% attack success rate. The practicality and effectiveness of the proposed overwriting attacks expose security flaws in existing neural audio watermarking systems, underscoring the need to enhance security in future audio watermarking designs.
• Abstract（参考訳）: 生成オーディオモデルが急速に進化するにつれて、AI生成オーディオは著作権侵害や誤情報拡散に対する懸念をますます高めている。 音声透かしは、プロアクティブな防御として、著作権保護とソース検証のために秘密メッセージをオーディオに埋め込むことができる。 しかしながら、現在のニューラルオーディオ透かし手法は、主に、セキュリティ攻撃に対する脆弱性を無視しながら、透かしの不感受性と堅牢性に焦点を当てている。 本稿では,正規の音声透かしを偽造で上書きし,本来の正統な透かしを検出不能にするオーバーライト攻撃法を提案する。 敵が持っている音声透かし情報に基づいて,ホワイトボックス,グレイボックス,ブラックボックス攻撃という,オーバーライト攻撃の3つのカテゴリを提案する。 我々はまた、最先端のニューラルオーディオ透かし手法に対する攻撃を徹底的に評価した。 実験により,提案したオーバーライト攻撃は,既存の透かしスキームを様々な設定で効果的に妥協し,攻撃成功率を100%近く達成できることを示した。 提案されたオーバーライト攻撃の実用性と有効性は、既存のニューラルオーディオ透かしシステムにおけるセキュリティ上の欠陥を露呈し、将来のオーディオ透かし設計におけるセキュリティを強化する必要性を強調している。

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