A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models

📄 arXiv: 2312.07913v6 📥 PDF

作者: Aiwei Liu, Leyi Pan, Yijian Lu, Jingjing Li, Xuming Hu, Xi Zhang, Lijie Wen, Irwin King, Hui Xiong, Philip S. Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-13 (更新: 2024-08-02)

备注: 35 pages, 11 figures, 2 tables

💡 一句话要点

综述LLM时代文本水印技术，应对版权保护与滥用问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本水印 大型语言模型 版权保护 内容溯源 LLM安全

📋 核心要点

  1. 传统文本水印技术能力有限，难以应对LLM生成文本的版权保护和滥用问题。
  2. 本文全面综述了LLM时代文本水印技术，涵盖算法、评估、应用和未来方向。
  3. 旨在为研究人员提供对LLM时代文本水印技术的深入理解，推动该领域发展。

📝 摘要（中文）

文本水印算法对于保护文本内容的版权至关重要。 过去，它们的能力和应用场景受到限制。 然而，大型语言模型（LLM）的最新进展彻底改变了这些技术。 LLM 不仅以其先进的能力增强了文本水印算法，而且还创造了使用这些算法来保护其自身版权或防止潜在滥用的需求。 本文对当前文本水印技术进行了全面综述，涵盖四个主要方面：(1) 不同文本水印技术的概述和比较；(2) 文本水印算法的评估方法，包括其可检测性、对文本或 LLM 质量的影响、在目标或非目标攻击下的鲁棒性；(3) 文本水印技术的潜在应用场景；(4) 当前的挑战和未来的方向。 本综述旨在使研究人员全面了解 LLM 时代的文本水印技术，从而促进其进一步发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）时代下，文本水印技术如何有效保护文本版权，并防止LLM被滥用的问题。现有文本水印技术在LLM生成文本的复杂性和多样性面前，面临鲁棒性、隐蔽性和效率等方面的挑战。同时，如何评估水印算法的性能，以及如何将水印技术应用于实际场景，也是亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是对现有文本水印技术进行系统性的梳理和分析，并结合LLM的特点，探讨水印技术在LLM时代的机遇和挑战。通过对不同水印算法的比较、评估方法的总结、应用场景的分析以及未来方向的展望，为研究人员提供一个全面的视角，从而促进该领域的发展。

技术框架：该论文是一个综述性质的文章，其技术框架主要体现在对现有文献的分类和整理上。具体来说，论文将文本水印技术分为不同的类别，并对每种类别下的算法进行详细的介绍和比较。同时，论文还对水印算法的评估方法进行了总结，包括可检测性、对文本质量的影响以及鲁棒性等方面。此外，论文还探讨了水印技术在版权保护、内容溯源等方面的应用场景，并对未来的研究方向进行了展望。

关键创新：该论文的关键创新在于其对LLM时代文本水印技术的全面综述。与以往的综述文章相比，该论文更加关注LLM对水印技术的影响，并对LLM时代水印技术所面临的挑战和机遇进行了深入的分析。此外，该论文还对水印算法的评估方法进行了总结，并探讨了水印技术在LLM时代的潜在应用场景。

关键设计：由于是综述文章，没有具体的技术细节。文章的关键设计在于其对现有文献的分类和整理方式，以及对LLM时代水印技术所面临的挑战和机遇的分析。

📊 实验亮点

本文对现有文本水印技术进行了全面的梳理和分析，并结合LLM的特点，探讨了水印技术在LLM时代的机遇和挑战。论文总结了水印算法的评估方法，包括可检测性、对文本质量的影响以及鲁棒性等方面。此外，论文还探讨了水印技术在版权保护、内容溯源等方面的应用场景，并对未来的研究方向进行了展望。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于版权保护、内容溯源、防止LLM被滥用等领域。通过在LLM生成的文本中嵌入水印，可以有效追踪文本的来源，防止未经授权的复制和传播。此外，水印技术还可以用于检测LLM是否被用于生成有害或不当内容，从而维护网络安全和社会稳定。未来，随着LLM的广泛应用，文本水印技术的重要性将日益凸显。

📄 摘要（原文）

Text watermarking algorithms are crucial for protecting the copyright of textual content. Historically, their capabilities and application scenarios were limited. However, recent advancements in large language models (LLMs) have revolutionized these techniques. LLMs not only enhance text watermarking algorithms with their advanced abilities but also create a need for employing these algorithms to protect their own copyrights or prevent potential misuse. This paper conducts a comprehensive survey of the current state of text watermarking technology, covering four main aspects: (1) an overview and comparison of different text watermarking techniques; (2) evaluation methods for text watermarking algorithms, including their detectability, impact on text or LLM quality, robustness under target or untargeted attacks; (3) potential application scenarios for text watermarking technology; (4) current challenges and future directions for text watermarking. This survey aims to provide researchers with a thorough understanding of text watermarking technology in the era of LLM, thereby promoting its further advancement.