SoK: Watermarking for AI-Generated Content

要約

生成AI（genai）技術の出力が品質が向上するにつれて、それらを人間が作成したコンテンツと区別することがますます難しくなります。
透かしスキームは、AIとヒト生成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す。
これらのスキームは、信頼できる検出を可能にするために、AIに生成されたコンテンツ内に隠された信号を埋め込みました。
透かしは、gena​​i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ありませんが、誤った情報と欺ceptionと闘うことにより、AIの安全性と信頼性を高める上で重要な役割を果たすことができます。
このペーパーでは、歴史的および規制上の観点からの透かしの必要性から始まる、gena​​iの透かし技術の包括的な概要を紹介します。
透かしスキームの定義と望ましい特性を正式に形式化し、既存のアプローチの重要な目的と脅威モデルを調べます。
実践的な評価戦略も調査されており、さまざま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します。
さらに、最近の代表的な作品をレビューし、オープンな課題を強調し、この新興分野の潜在的な方向性について議論します。
genaiでの透かしを完全に理解することにより、この研究は、透かしの方法とアプリケーションを進めるための研究者を導き、Genaiのより広い意味に対処するための政策立案者を支援することを目的としています。

要約(オリジナル)

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.

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