Adaptive Text Watermark for Large Language Models
作者: Yepeng Liu, Yuheng Bu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-01-25 (更新: 2024-06-09)
备注: ICML2024
💡 一句话要点
提出自适应文本水印策略以解决大语言模型文本安全问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文本水印 大语言模型 安全性 鲁棒性 自适应策略
📋 核心要点
- 现有的文本水印方法在生成高质量水印文本时，难以兼顾安全性和鲁棒性，且易受攻击。
- 本文提出了一种自适应水印策略，通过动态调整高熵标记的输出，保持低熵标记不变，从而提高文本质量。
- 实验结果显示，该方法在鲁棒性上与现有水印技术相当，且生成文本的困惑度与未加水印的文本相似，安全性得到保障。
📝 摘要（中文）
随着大语言模型（LLMs）的进步，AI生成文本的滥用问题日益严重，文本水印技术成为潜在解决方案。然而，生成高质量水印文本的同时保持安全性和鲁棒性是一个挑战。本文提出了一种自适应水印策略，通过在高熵的标记分布中添加水印，同时保持低熵标记不变，从而提高文本质量和鲁棒性。为了增强安全性，本文采用基于语义映射模型的动态输出调整，避免了固定的水印列表带来的安全隐患。实验表明，该方法在多种LLM上表现出与现有水印方法相当的鲁棒性，同时生成的文本在困惑度上与未加水印的LLM相当，且在多种攻击下保持安全性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型生成文本的水印技术在安全性、鲁棒性和文本质量之间的矛盾。现有方法通常依赖固定的水印列表，容易被破解和伪造。
核心思路：论文提出的自适应水印策略通过在高熵标记分布中添加水印，同时保持低熵标记不变，以提高文本的整体质量和鲁棒性。
技术框架：整体架构包括一个辅助模型用于测量标记的熵，动态调整输出logits以增强水印的安全性，确保水印的检测不依赖于先前的提示或模型信息。
关键创新：最重要的创新在于动态调整输出logits的策略，基于先前生成文本的语义嵌入进行比例缩放，避免了固定水印列表的安全隐患。
关键设计：论文中设计了一个语义映射模型，用于生成文本的语义嵌入，并通过熵测量来选择适合添加水印的标记分布，确保水印的有效性与文本质量的平衡。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的自适应水印策略在多种大语言模型上实现了与现有水印方法相当的鲁棒性，同时生成的文本在困惑度上与未加水印的文本相似，确保了在多种攻击下的安全性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括文本生成、内容审核和版权保护等。通过有效的水印技术，可以帮助识别和追踪AI生成的内容，防止其被恶意使用，具有重要的实际价值和社会影响。
📄 摘要（原文）
The advancement of Large Language Models (LLMs) has led to increasing concerns about the misuse of AI-generated text, and watermarking for LLM-generated text has emerged as a potential solution. However, it is challenging to generate high-quality watermarked text while maintaining strong security, robustness, and the ability to detect watermarks without prior knowledge of the prompt or model. This paper proposes an adaptive watermarking strategy to address this problem. To improve the text quality and maintain robustness, we adaptively add watermarking to token distributions with high entropy measured using an auxiliary model and keep the low entropy token distributions untouched. For the sake of security and to further minimize the watermark's impact on text quality, instead of using a fixed green/red list generated from a random secret key, which can be vulnerable to decryption and forgery, we adaptively scale up the output logits in proportion based on the semantic embedding of previously generated text using a well designed semantic mapping model. Our experiments involving various LLMs demonstrate that our approach achieves comparable robustness performance to existing watermark methods. Additionally, the text generated by our method has perplexity comparable to that of \emph{un-watermarked} LLMs while maintaining security even under various attacks.