随着扩散模型等生成模型的快速普及，数字水印技术已成为识别AI生成图像的关键手段。现代后处理水印方法通常采用神经网络，旨在实现极低的误报率，同时保持对常见图像变换的鲁棒性。然而，这些现代方法与经典水印方法（如Broken-Arrows方案）之间缺乏系统的比较，尤其是在鲁棒性和安全性优先于极低误报率的实际场景中。本文提出了一种公平的比较框架，评估现代与经典后处理水印方法在面对各种经典图像增强和最新复杂攻击时的鲁棒性与安全性。实验结果表明，在现实场景下，经典水印方法在保持同等鲁棒性的同时，在安全性方面优于现代技术。该研究为AI生成图像检测的水印方案选型提供了重要参考，提示安全从业者在实际部署中不应盲目追求低误报率而忽视经典方法的优势。