Stable Signature de Meta no funciona como promete: un investigador revela fallos estadísticos

Una investigación empírica sobre algoritmos de marcas de agua invisibles en imágenes generadas por IA concluye que Stable Signature, la herramienta de código abierto publicada por Meta, no ofrece la fiabilidad que anuncia su documentación. El sistema codifica una secuencia de 48 bits en el contenido visual de la imagen y, según el artículo científico de Meta, debería presentar una tasa de falsos positivos inferior a 1 por cada millón. El análisis, realizado con 10.000 imágenes únicas subidas a FotoForensics durante mayo de 2026, muestra un resultado muy distinto: se detectaron más de 60 grupos de imágenes con más de 10 coincidencias cada uno dentro de una distancia de Hamming de 6 bits, y un conglomerado central que alcanza las 450 imágenes, aproximadamente el 4,5 % del conjunto. La causa estaría en la base estadística del sistema: Meta asume una distribución binomial en la que cada bit es independiente y uniforme, pero al generarlos con una única red neuronal los bits resultan dependientes entre sí, lo que multiplica las colisiones. El comportamiento recuerda más al de un hash perceptual que al de una marca de agua real. El estudio se suma a trabajos previos del mismo autor que ya cuestionaban la eficacia de SynthID, de Google, y de TrustMark, de Adobe, ambos con tasas de acierto alejadas de las cifras oficiales.