拓海さん、最近うちの営業が「AIで作られた画像かどうかを判別する仕組みがある」と言ってきて、社内のデジタル戦略で使えないか相談されました。正直、ウォーターマークって本当に信用できるんですか？導入前にリスクを把握しておきたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を最初に三つにまとめますよ。第一に、既存の画像ウォーターマークは攻撃者が工夫すれば検出を逃れられる可能性があるんです。第二に、今回扱う研究は『no-box』という前提で、ほとんど何も知られない状況でも回避できる攻撃を示しているんですよ。第三に、経営判断としては検出の信頼度だけでなく、導入後の運用・監査・費用対効果を一緒に考える必要があるんです。
なるほど。でもその”no-box”って何ですか。うちのような事業会社が想定する脅威とどう違うか、簡単に教えてください。
いい質問ですよ。no-boxとは、検出側の仕組み（エンコーダ、デコーダ、しきい値、学習データなど）を攻撃者が何も知らない状況を指します。身近な例で言えば、銀行のセキュリティシステムの内部設計を全く知らない人が、不正アクセスを回避する方法を見つけるようなものです。今回の研究は、そうした情報無しの状況でも『代理モデル（surrogate models）』を複数用意して攻撃を学習させることで、本来の検出をすり抜ける手法を提示しているんです。
それって要するに、公開されているツールや似た仕組みを使って対策を打っても、別の仕組みには効かない可能性があるということですか？投資した対策が無駄になるリスクが怖いのですが。
その理解は非常に本質を突いていますね。はい、まさにその通りです。ただし結論としては悲観だけでは終わりません。対応の要点を三つに絞ると、まず検出に頼り切らない多層防御を設計すること、次に検出の脆弱性を定期的に検証すること、最後に技術的な投資とルール整備（法務・運用）をセットで評価することです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的な対策のイメージをもう少し教えてください。現場のオペレーションに負担をかけず、費用対効果が合う形で進めたいのです。
素晴らしい着眼点ですね。運用負担を抑えるなら、まずは現行プロセスに透過的に組み込める監査ログとサンプリング検査を導入しましょう。次に、疑わしい画像だけを専門の解析チームに回すフローを作り、全部を自動化しないことです。最後に、外部パートナーと短期間で脆弱性検査（red team）を行い、検出の信頼度を定量化してから本格導入するのが効率的です。
分かりました。最後に一つ確認させてください。これって要するに「ウォーターマーク検出だけに頼るのは危険で、運用と検査をセットにした体制が必要」ということですね？
その理解で正しいですよ。まとめると、第一に技術的検出は重要だが万能ではない、第二に運用と監査を組み合わせることでリスクを低減できる、第三に定期的な第三者による脆弱性評価が成功の鍵です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど、わかりました。自分の言葉で言うと、ウォーターマークだけで安心せず、実務的な監査フローと外部検査を組み合わせて投資判断すれば良い、という理解で進めます。ありがとうございました、拓海さん。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。現在広く採用されている画像ウォーターマーク（watermark）に基づく検出は、設計が不明な状況下であっても巧妙な攻撃により回避され得る、という点を本研究は示している。言い換えれば、検出の信頼度だけでサービスやルールを運用するのはリスクが高い。これは単なる理論上の問題ではなく、実務の現場で既に有効性が損なわれる可能性を示す実証結果と理論解析が存在する。
背景として、画像ウォーターマークは生成AI（GenAI）による画像の出どころを追跡し、不正利用や偽情報拡散を抑止するために導入されてきた。従来は検出側の内部情報が知られる場合（white-box）や仕様が部分的に判明している場合（black-box）での耐性が多く議論されてきた。しかし、実際のサービス提供者は検出器の詳細を外部に公開しないため、攻撃者がほとんど情報を持たないno-box状態が現実的である。
本稿の位置づけはここにある。no-box環境でも代理的に構築した複数のウォーターマークモデル（surrogate models）を用いることで、ターゲットとなる検出をすり抜ける転送攻撃（transfer attack）が成立することを理論的に示し、実データで有効性を検証している点が新しい。経営上の意味では、技術的対策の“耐性”を運用設計で補完する必要性を示唆する。
経営者にとって重要なのは、技術報告書の細部ではなく、導入した仕組みがどう壊れるか、その壊れ方がビジネスに与える影響である。本研究は、既存のウォーターマークが完全ではないことを明確にし、検出に依存したビジネス設計の再評価を促す。これが本研究の最も大きな示唆である。
ではなぜこの問題がここまで顕在化したのか。AI生成画像の増加と、それに対する商用検出の普及が背景にある。検出技術と攻撃技術の『軍拡競争』は既に始まっており、本研究はその攻防の一側面を経営的観点から可視化している。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は主に白箱（white-box）や黒箱（black-box）状況での耐性に焦点を当ててきた。白箱では検出器の内部を知った上で攻撃が設計されるため理論的解析が進んできた。黒箱ではAPIを通じた応答から逆に仕組みを推定するアプローチが検討された。だが実運用では検出器を公開せず、外部から全く情報が得られないno-boxが現実的であり、この点がこれまで手薄だった。
本研究の差別化は、no-boxでも有効な転送攻撃を提案した点にある。攻撃者はターゲットの内部を知らない代わりに、自前で複数の代理モデルを作りそれらに共通する脆弱性を突く。これにより、個別のターゲットに依存しない汎用的な回避手段を確立できる。先行研究の多くが個別モデルの解析に注力したのに対し、ここでは『モデル間の共通性』に着目している。
もう一つの重要な差分は、理論解析と大規模な実証を併せて示した点である。単なる実験的な成功事例に留まらず、転送性（transferability）に関する定量的な評価や理論的な境界条件が提示されている。経営判断としては、技術の普遍性と再現性が示されることが導入リスク評価に直結する。
さらに本研究は、既存の後処理（post-processing）や既往の転送攻撃、そして最先端の浄化（purification）手法と比較して優越性を示している。これが意味するのは、単に既存対策を少し改良するだけでは十分でないということである。検出技術単体の更新だけでなく、運用面の再設計が必要になる。
最後に留意すべきは、本研究が全ての新しいウォーターマーク手法に対して万能であるとは断言していない点だ。新たな設計の下で効果がどう変わるかは未解明であり、そこが今後の研究課題である。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術的中核は三つの概念に集約される。第一はウォーターマーク方式自体の三要素―ウォーターマーク（bitstring）、エンコーダ（encoder）、デコーダ（decoder）―の理解である。これは商品で言えば“刻印・刻印方法・読み取り器”に相当し、各要素の設計が検出性能と脆弱性に直結する。
第二は代理モデル（surrogate models）群を用いた最適化である。攻撃者はターゲットを直接知らない代わりに、自身で複数のエンコーダ・デコーダを学習させ、その集合に対して一つの擾乱を最適化する。ビジネスに例えれば、異なる市場環境を想定して複数の試作品を作り、それらすべてを突破する戦略を設計するようなものだ。
第三は転送性（transferability）の理論解析である。学術的には、複数モデル間での誤差や検出境界の近似がどの程度成立するかを定量化し、攻撃が一般化する条件を導出している。これにより攻撃の成功確率がランダムな偶然ではなく、ある種の構造に基づくものであることを示している。
実装面では、攻撃は入力画像に微小な摂動（perturbation）を加える形で行われ、その摂動は画像品質を損ねないように最適化される。要するに、見た目をほとんど変えずに検出器の目をくらますわけで、外観上の訴求力を保ちながら検出を回避できる点が厄介である。
経営的観点では、これらの技術要素が示す意味を押さえる必要がある。技術は進化し続け、検出器と攻撃の間で常にバランスが変わる。したがって一時点の防御策で安心せず、継続的な評価体制を整えることが不可欠である。
4.有効性の検証方法と成果
検証は現実的な生成画像データセットと複数の商用・学術的ウォーターマーク手法を用いて行われた。具体的には、大規模な生成モデルの出力（Stable DiffusionやMidjourney由来の画像など）に対して攻撃を適用し、検出率の低下と画質維持を同時に評価している。経営者視点では、実データで効果が確認された点が特に重要である。
比較対象には既存の後処理や既往の転送攻撃、さらには最先端の浄化（purification）手法が含まれる。結果として、本手法はこれら既存手法を上回る性能を示し、特にno-box環境下での汎用性が突出していた。これは単なる学術的優位性を越え、実運用での検出信頼性に疑問を投げかける。
また実験は代理モデルの多様性が成功率に寄与することを示している。つまり攻撃者が多様な代理モデルを用意するほど、ターゲットに対する回避成功率が上がるという性質が確認された。運用側はその点を踏まえ、脅威モデルを保守的に想定する必要がある。
ただし限定事項も存在する。研究では多くの既知手法で有効性を確認したが、まったく新しい設計理念のウォーターマークに対する効果は未検証である。したがって防御側は、新規手法の登場に応じて検証を継続する必要がある。
結論として、検出のみで安心するのは得策でない。技術的な有効性は示されたが、それが永続的な解ではないため、経営判断としては検出技術の導入だけでなく運用・監査・外部評価を含めた総合的対策が求められる。
5.研究を巡る議論と課題
議論の焦点は二つに集約される。第一は汎用的な転送攻撃に対する根本的な防御の可否であり、第二は実務における検出技術の信頼性評価方法である。学術的には、攻撃と防御の両面で新たなアプローチが求められている。
防御側のアプローチとしては、ウォーターマークの設計自体を変える、複数の検出手法を組み合わせる、多層的な監査を導入する、といった選択肢が考えられる。しかしこれらは運用コストやユーザビリティへの影響を伴うため、実務判断は単純ではない。
また法規制や契約での扱いも議論の的だ。技術が不完全である以上、法的な証拠能力や責任の所在をどう定めるかが重要になる。企業は技術的措置だけでなく、内部ルールと外部契約を整備する必要がある。
未解決の課題として、新規ウォーターマーク設計に対する普遍的評価基準が欠けている点が挙げられる。標準化された評価プロトコルがなければ、比較可能性が低く、導入判断が難しい。ここは業界横断での協議が望まれる分野である。
総じて言えるのは、安全性の確立は技術単体ではなく、運用・法務・外部評価を含めたシステムとして設計されるべきだということである。経営判断は短期の導入効果だけでなく、長期的な信頼性とコストを見積もって行うべきである。
6.今後の調査・学習の方向性
まず実務的には、導入検討企業が短期で実行すべきは脆弱性検査の外部委託である。第三者のred team評価を定期的に行い、検出器の信頼度を数値化することで経営判断の根拠を作るべきだ。これにより導入リスクを可視化できる。
研究的には、no-box環境での転送性を低減する新しいウォーターマーク設計と、それを評価するための標準プロトコルの策定が必要である。学界と産業界の共同でベンチマークを作ることが、実効性ある防御の前提になるだろう。
教育面では、経営層が技術の限界を理解し、運用設計に反映するための教材整備が重要である。簡潔に言えば、技術の“出来ること・出来ないこと”を正確に把握した上で投資判断を下す能力が求められる。
さらに法制度面での整理も不可欠である。技術的に不完全な検出に法的依拠点を置くことはリスクを伴うため、証拠能力の基準や責任分担の明確化が急務だ。産業界と規制当局の対話が望まれる。
最後に、経営者が実務で使える検索キーワードを示す。transfer attack, image watermark, no-box setting, surrogate models, watermark removalといった英語キーワードで文献検索を行えば最新動向を追いやすい。この知見を土台に社内議論を進めてほしい。
会議で使えるフレーズ集
「現状のウォーターマーク検出は有効だが万能ではないため、検出技術だけに依存する体制は見直す必要がある。」
「まずは第三者による脆弱性検査（red team）を実施し、検出信頼度を定量化した上で投資判断を行いたい。」
「技術的対策と並行して、運用ルールと法務的整備をセットで進めることを提案する。」
検索用英語キーワード
transfer attack, image watermark, no-box setting, surrogate models, watermark evasion
引用元
Y. Hu et al., “A Transfer Attack to Image Watermarks,” arXiv:2403.15365v4, 2024.
