以水印与指纹软绑定内容来源：图像、音频和视频开放许可基准

C2PA 等内容来源标准允许平台通过软绑定恢复剥离的清单：从内容中读取的不可见水印，或在注册表中查找的指纹。我们根据一种协议对这两个系列进行了基准测试，仅限于在公共媒体上审核其许可证的公开可用模型，并根据留出负样本和源级引导间隔校准错误匹配率以进行性能估计。对于水印，我们评估了 12 种方法中的 25 个图像、7 个音频和 7 个视频配置的感知质量、鲁棒性、误报和成本；对于指纹识别，可对多达 98,985 张图像的注册表、部分编辑和对抗性攻击使用 35 种方法。 PixelSeal 为图像和视频水印以及 AudioSeal 为音频提供了最佳平衡，但每个 TrustMark 变体的纠错检测器都会在 5.9% 到 15.3% 的未标记图像上触发，因此验证者应该测试预期的有效负载。在指纹中，在非商业数据上训练的复制检测器在样本对级错误匹配率为 $10^{-7}$ 时，检测到最高 75.5% 的变换图像；DINOv2 是表现最好的宽松许可方法，达到 65.0%；产品目录中的近似副本主导了错误匹配，并且在评估的图像管道中的匹配校准错误绑定约束下，没有观察到几何验证的检测改进。在相同的受攻击副本上，两个系列的失败情况不同：水印和指纹成功的结合覆盖了 69% 的图像副本；指纹覆盖了更多的音频查询，而预期密钥水印验证覆盖了更多的视频查询。嵌入水印使 62.0% 的图像的 ISCC 代码超过了其匹配阈值，并且依赖于平台的颜色转换改变了 x86 和 ARM 主机之间的水印位。