3〜5つのモデルの出力確率分布を平均化するだけで、電子透かしの検知指標である z-score が最大 300 から検知閾値（4）を下回る 2 未満に低下する。

提案手法 WASH（Watermark Attenuation via Statistical Hybridisation）は、異なるモデル間での語彙（vocabulary）の不一致やトークナイズの差異を解決し、統計的なハイブリッド出力を生成する。

6つの電子透かしスキームにおいて、偽陽性率（FPR）5% 時の真陽性率（TPR）が 50% 以下にまで低下し、検知を実質的に無効化できることを実証した。

アンサンブル効果により、生成テキストの品質が 27.5% 向上し、既存の最良のベースライン手法と比較して 6 倍高速に動作する。

AI 生成コンテンツの権利保護や偽情報対策の要である「電子透かし」が、複数の API を並列利用するだけで容易に突破される脆弱性が判明した。モデルプロバイダー間での高度な協調がない限り、現在の透かし技術に依存した検知・帰属判定は信頼できない。