본 논문은 잠재 확산 모델의 생성 과정에 워터마크를 직접 통합하는 의미론적 워터마킹 방법, 특히 Gaussian Shading 기반 접근 방식의 암호화 기법 사용에 대한 문제점을 다룹니다. 기존 Gaussian Shading의 손실 없는 성능 증명 및 키 관리의 모호성을 지적하고, 의미론적 워터마킹을 위한 암호화 기법을 재검토합니다. IND$-CPA 보안을 기반으로 하는 새로운 손실 없는 성능 증명을 제시하고, 보안, 효율성, 생성 품질 측면에서 의미론적 워터마크의 암호화 기법 구성을 논의합니다.
