AI Watermark Evidence Fails Forensic Readiness: An Empirical Evaluation
本文针对各国政府强制要求LLM生成内容添加水印(如欧盟AI法案、加州SB 942)的背景下,检验水印检测结果是否足以作为法庭证据的可靠性。作者选取三种代表性水印方法——KGW、Unigram以及MarkLLM实现的SynthID-Text,
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该论文提出了一种面向数字取证场景的网络入侵检测框架,同时解决现有机器学习管线在证据保全和可解释性方面的缺陷。框架严格遵循ISO/IEC 27037、27041、27042及NIST SP 800-86等取证标准,将原始网络流量数据视为不可变