我们提出了一种语义不变的大型语言模型水印方法，该方法在保证攻击鲁棒性和安全鲁棒性的基础上，通过利用另一个嵌入式大型语言模型生成语义嵌入，将其转化为水印逻辑。我们的实验证明了该方法在语义不变的设置下具有很强的攻击鲁棒性，并且水印具有充分的安全鲁棒性。

Oct, 2023

该论文提出了一种自适应水印策略来解决大语言模型生成高质量水印文本并保持强大安全性、稳健性以及在没有先验知识的情况下检测水印的能力的问题。

Jan, 2024

本研究提出了一种基于水印技术的保护私有语言模型的框架，通过嵌入可被算法识别但人类无法察觉的信号保证模型输出的安全性，并利用解释性 p 值的统计学方法检测水印的敏感性。测试结果表明本方法对于 Open Pretrained Transformer 等大型语言模型的检测效果良好，能够提升模型的鲁棒性和安全性。

Jan, 2023

在大型语言模型的能力与对其滥用的担忧日益增长的背景下，对机器生成的文本与人类作者的内容进行区分的能力变得重要。本研究侧重于文本水印技术而非图像水印，并提出了一个全面的评估框架，包括不同任务及实际攻击的水印技术基准。我们关注三个主要指标：质量、大小（例如，检测水印所需的标记数）和防篡改性。目前的水印技术已足够用于部署，但我们认为水印的不可辨认性要求过高；略微修改逻辑分布的方案在生成质量上胜过不可辨认的对应方案且无明显质量损失。我们公开发布我们的基准测试。

Dec, 2023

使用多目标优化问题的系统方法介绍了大规模语言模型、水印、生成型语言模型、可识别性和多目标优化问题相关的本研究领域。

Dec, 2023

评估了在文本分类、摘要生成、翻译等任务中，嵌入水印对大语言模型的性能的影响，并发现水印对于多项选择题和短句生成基本没有影响，但对于摘要生成和翻译任务性能下降了 15-20%。这些发现凸显了用户在使用带有水印模型时应该意识到的权衡，并指出未来研究可能改善现有的权衡。

Nov, 2023

该研究以三个理论和实证考虑为基础，为大型语言模型提出了水印的方法，其中包括新的统计测试、经典基准的效果比较以及高级侦测方案的开发。

Jul, 2023

在快速发展的人工智能领域中，保护大型语言模型（LLMs）的知识产权变得越来越关键。我们提出了一种新颖的方法，在 LLMs 中嵌入可学习的语言水印，以追踪和防止模型提取攻击。我们的方法通过向令牌频率分布中引入可控噪声来微妙地修改 LLM 的输出分布，嵌入可统计辨识的可控水印。我们利用统计假设检验和信息理论，特别关注库尔巴克 - 莱布勒散度，有效区分原始分布和修改分布。我们的水印方法在鲁棒性和输出质量之间达到了微妙的平衡，保持了较低的误报率和漏报率，并且保留了 LLM 的原始性能。

Apr, 2024

提出了一种新的方法来生成文本水印，通过策略性地改变生成过程中的令牌概率，利用语言学特征（如风格学）对大型语言模型（LLMs）进行参数化，以提高鲁棒性和应对传统攻击。

May, 2024

我们提出了第一种私有水印算法，通过使用两个不同的神经网络进行水印生成和检测，扩展了当前的文本水印算法，而不是在两个阶段都使用相同的密钥，实现了高效准确地检测网络，并且对生成和检测速度影响小。

Jul, 2023