Abstract
現在のウォーターマーク除去手法は、攻撃成功率と知覚品質の2つの軸で評価されています。私たちは、これでは不十分であることを示します。最先端の攻撃は、目に見える歪みなくウォーターマーク信号をうまく劣化させる一方で、除去の試みを裏付ける明確な統計的アーティファクトを残します。私たちは、この見落とされていた軸を Watermark Removal Detection（WRD）と名づけ、これらのアーティファクト上で学習した現代的な分類器が、テストしたすべての除去手法において 10^{-3} FPR のもとで最先端の検出率を達成することを示します。既存のいかなる攻撃も、この法医学的な情報漏えい（forensic leakage）を考慮していません。私たちは、主要なウォーターマーキング手法を、拡張された評価の3指標――攻撃成功、知覚品質、法医学的な検出可能性（forensic detectability）――のもとで標準的な除去パイプラインと比較ベンチマークし、その結果、現在のどの手法もこの3つすべてのバランスを取れていないことを見いだしました。私たちの結果は、ウォーターマーク除去における法医学的な秘匿性（forensic stealthiness）が必要条件であることを示します。
