技術原理
針對不同形式的內容載體，著作權檢測的技術手段也有所不同，但實際都屬於檢索技術的範疇，包括文本檢索、圖像檢索、音頻指紋技術、數字水印。
音視頻著作權檢測
音頻指紋技術已經被廣泛套用到音視頻內容識別套用中，通過分析音頻本身的頻譜特徵，抽取數字指紋，並藉此構建海量音頻指紋資料庫，用於音頻指紋的比對和查詢。該技術具有通用性強，識別率高，無需改變原有音視頻內容等特點，已被Youtube、Facebook、蘋果等公司廣泛採用。
數字水印技術則是於音頻指紋技術相對的另外一種音頻檢索技術，其原理是向音頻中嵌入事先定義的信息，然後通過檢測固定信息是否存在，來達到匹配的目的，技術難度小，但是會對原始音視頻引入噪音，而且容易被去除。
文字著作權檢測
文字作品的著作權檢測相對比較簡單，只需對比文字內容是否相同或相近即可，通常基於字元串匹配算法和文本檢索系統實現，常用於文字內容重複度檢測。
圖片著作權檢測
圖片著作權檢測通常基於圖像檢索技術實現，通過分析兩張圖片的相似度，進行匹配，一般是採用精確匹配的算法，而非語義匹配。
由於圖片相對靜態，信息量少，數字水印也常用於圖片著作權保護，在圖片添加水印是十分常見的技術。
技術指標
準確率
著作權檢測技術大多屬於ACR( Automatic Content Recognition ) 技術，不是利用關鍵字精確匹配，而是通過分析內容本身進行識別，因此無法做到100%的識別率，會存在一定的誤識，通常對識別準確率的要求在95%以上。
識別速度
著作權檢測技術通常用在用戶提交內容的過程中，檢測速度太長則會影響用戶體驗，由於音視頻識別需要首先進行切片處理，識別10秒鐘片段的速度小於3秒為佳。
資料庫規模
音視頻網站的數據資源一般在千萬條目級別，資源長度通常在百萬小時，利用ACR技術實現的系統需要採用分散式設計，並支持大規模並發。
實際套用
打擊音視頻盜版
對於視頻網站和社交網站來說，UGC（ User Generated Content ) 模式下產生的音視頻盜版和非法傳播一直是個大問題，打擊音視頻盜版的需求也越來越強烈。Youtube早在2007年就推出了基於音頻指紋技術的ContentID系統 ，Facebook也於今年與ACR( Automatic Content Recognition ) 技術公司之一Audible Magic合作推出了和ContentID類似的盜版監測系統 。愛奇藝則發布了基於數字水印技術的著作權檢測系統 。
目前，音視頻著作權檢測技術服務已經發展為獨立的行業，成熟的ACR技術公司有ACRCloud，Audible Magic, Gracenote等。
學術論文查重
文字出版物的著作權問題，常常體現在內容抄襲，尤其是學術論文抄襲。如今，文字檢索系統已發展相對成熟，如中國論文查重網。
