深層神経ネットワーク生成コンテンツの不可視かつロバストな保護方法 学術的背景 近年、深層学習モデルが工学アプリケーションで革命的な発展と広範な応用を見せており、ChatGPTやDALL⋅E 2のような現象的なアプリケーションが次々と登場し、人々の日常生活に深い影響を与えています。同時に、人々はオープンソースの深層学習技術を利用して、画像スタイル転移や画像のカートゥーン化などの様々なコンテンツを作成できます。これらの技術はAI生成コンテンツ（AIGC）と呼ばれています。こうした背景の中で、AIGCを基にした商業アプリケーション（例えば、美图、Prisma、Adobe Lightroomなど）の著作権保護が急務かつ避けられないものとなりました。しかし、多くのAIGC関連技術がオープンソースである...