這種方法在音樂產業中是首選，

用於追蹤和管理數位音樂發行中的版權。 （圖片來源） 例如，亞馬遜使用音訊浮水印演算法將浮水印嵌入到 Alexa 廣告的音訊訊號中。 文字浮水印 文字浮水印可以分為可見和不可見兩類。在隱形方法中，人工智慧會巧妙地改變文件中的字元或空格。這些改變在休閒閱讀時是難以察覺的，但可以被識別以證明作者身份或來源。 資料浮水印 在資料浮水印中，人工智慧演算法在資料集中嵌入唯一識別碼。該框架在機器學習中尤其重要，因為資料集是資產。 水印不會顯著改變資料集的統計屬性，確保它在嵌入所有權證明的同時仍然可用於其預期目的。

加密浮水印 加密方法涉及將數位簽章或雜 丹麥 電話號碼 湊編碼到內容中。它是更安全的水印形式之一，因為嵌入的資訊是加密的，只能使用正確的金鑰進行解碼或驗證。 換句話說，它為內容添加了額外的安全性和身份驗證層。實施DMARC 策略進一步增強電子郵件安全性，防止未經授權的存取並確保安全的通訊管道。 模型浮水印 模型浮水印將唯一識別碼或模式嵌入機器學習模型中。在正常操作下，此浮水印在模型的輸出或行為中不直接可見。因此，這是一種斷言模型所有權或作者權的隱藏方法。



模型浮水印中的浮水印通常嵌入在模型的訓練過程中，透過將特定模式或資料引入訓練資料集中來實現，然後模型學習這些模式或資料並將其整合到其內部參數中。 嵌入的水印不會顯著改變模型的性能，但可以透過應用特定的測試或輸入來檢測。這允許原始創建者聲明所有權或檢測模型的未經授權的副本。 人工智慧生成內容的標準 鑑於需要清楚地了解某條內容是由人工智慧生成還是不是由人工智慧生成，國際新聞電信理事會 (IPTC)向前邁出了重要一步，發布了《照片元資料使用者指南》。本指南提供了有關利用嵌入式元資料將內容標記為「合成媒體」的全面說明，明確表明其由生成式人工智慧系統創建。