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#watermarking

3 publicações marcadas com esta tag.

risco médioOS-2026-209 · 2026-08-12
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MarkNull remove marcas d'água de imagens geradas por IA, incluindo o SynthID do Google, sem degradar a qualidade visual

Pesquisadores propõem o MarkNull, um ataque de remoção de marca d'água agnóstico a modelo que explora a dependência estatística entre o ruído inicial usado na geração e a representação latente da imagem, reduzindo a acurácia de detecção para perto do acaso (53,14%) sem degradação perceptível. O ataque funciona contra os três principais paradigmas de watermarking e inclusive compromete o SynthID-Image do Google, e uma variante amortizada leva apenas 0,5 segundo por imagem.

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panoramaOS-2026-206 · 2026-08-11
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HaloMark propõe marca d'água criptográfica para embeddings de IA compatível com o padrão de proveniência C2PA

Embeddings de modelos de fundação são hoje um ativo de dados valioso, mas a infraestrutura de proveniência de conteúdo criada para imagens e áudio (C2PA) não funciona para eles, já que quantização, projeção e fine-tuning alteram os vetores de forma rotineira e quebram qualquer hash fixo. O HaloMark resolve isso assinando um "commitment" derivado do vetor diretamente no manifesto C2PA, mantendo AUROC de detecção acima de 0,98 mesmo sob tentativas adaptativas de remoção da marca.

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risco médioOS-2026-040 · 2026-07-20
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Marca d'água de texto gerado por IA não resiste a paráfrase e falha em critérios legais de admissibilidade forense

Um estudo submetido à AIES 2026 testa três métodos de watermarking de LLM (KGW, Unigram e SynthID-Text) contra os critérios legais Daubert e o processo forense NIST SP 800-86. Uma simples paráfrase que preserva o sentido remove a marca d'água em praticamente 100% dos casos para KGW e Unigram e em 98,3% para SynthID, e nenhum dos três métodos atende a mais de dois dos cinco fatores Daubert.

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