タイプIエラーとタイプIIエラー下での最適なウォーターマーク生成

この記事は、ウォーターマーキング技術の理論的および実践的な側面を探求し、タイプI（偽陽性）エラーとタイプII（偽陰性）エラーの両方を最小化することに焦点を当てている可能性があります。これは、AI生成コンテンツやデータの整合性の文脈において、ウォーターマークの信頼性と堅牢性、データの起源を検出および検証することに焦点を当てていることを示唆しています。