최근 생성 모델 확산으로 AI 이미지 식별을 위한 디지털 워터마킹 중요성이 커지고 있어요. 현대적 워터마킹 기법은 낮은 오탐율을 유지하며 이미지 변환에 강건하지만, 현실적인 시나리오에서 기존 기법과 비교 분석이 부족해요. 본 연구는 다양한 공격 및 변환 환경에서 현대적 워터마킹과 기존 기법의 강건성 및 보안성을 비교 분석했어요.
실험 결과, 현실적인 시나리오에서 기존 워터마킹이 보안성 측면에서 현대적 기법을 능가하며 강건성도 유지하는 것으로 나타났어요. 따라서 현대적 기법의 성능 향상과 더불어 기존 기법의 보안성 강화 연구가 필요해요.
본 연구는 AI 생성 이미지 워터마킹 분야의 발전 방향을 제시하고, 실제 환경에서의 적용 가능성을 높이는 데 기여할 것으로 기대돼요.