Insecure AI Image Watermarking - Is it Really Damaging The Future?
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of generative artificial intelligence (AI) has revolutionized image creation, enabling the production of hyper realistic visuals that are becoming increasingly indistinguishable from genuine photographs. While this technology enhances creative capabilities, it also introduces significant risks related to misinformation, privacy breaches, and the erosion of public trust. This study addresses the urgent challenge of securing AI-generated images against manipulation, unauthorized distribution, and adversarial attacks by proposing a multilayered content authentication framework. Conceptual qualitative methodology was employed to analyze academic literature, encryption protocols, and tools such as Google's SynthID and Samsung's Magic Editor. The analysis revealed that current watermarking techniques are easily removable and lack of interoperability across platforms. To overcome these challenges, the study proposes a secure a watermarking approach for AI-generated images that ensures logos embedded by large language models (LLMs) remain uneditable by end users using Discrete Wavelet Transform (DWT)-based watermarking, Digital Rights Management (DRM), adaptive machine-learning classifiers, and blockchain-verified digital signatures. The importance of this study lies in its interdisciplinary nature, integrating technological, ethical, and regulatory aspects to deal with the emerging threats from synthetic media. Through the promotion of standardized, interoperable, and legally backed verification systems, the research contributes to the establishment of reliable AI-generated content and also emphasizes the necessity of international cooperation among policymakers, researchers, and industry leaders to counter the threats of AI-generated misinformation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».