Can Watermarks Survive Translation? On the Cross-lingual Consistency of Text Watermark for Large Language Models

📄 arXiv: 2402.14007v2 📥 PDF

作者: Zhiwei He, Binglin Zhou, Hongkun Hao, Aiwei Liu, Xing Wang, Zhaopeng Tu, Zhuosheng Zhang, Rui Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-06-04)

备注: ACL 2024 (main conference)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出跨语言一致性评估以解决文本水印的有效性问题

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

关键词: 文本水印 跨语言一致性 大型语言模型 水印去除攻击 内容安全 机器翻译 防御机制

📋 核心要点

  1. 现有文本水印技术在多语言翻译时缺乏一致性，导致水印失效。
  2. 论文提出跨语言水印去除攻击（CWRA），通过中介语言获取LLM响应以去除水印。
  3. 实验结果显示，CWRA能有效降低水印的检测率至随机猜测水平，且不影响模型性能。

📝 摘要（中文）

文本水印技术旨在标记和识别大型语言模型（LLMs）生成的内容，以防止滥用。本研究引入了文本水印的跨语言一致性概念，评估水印在翻译成其他语言后保持有效性的能力。初步实验证明，现有文本水印技术在多语言翻译时缺乏一致性。基于此，我们提出了一种跨语言水印去除攻击（CWRA），通过先在中介语言中获取LLM的响应，再翻译成目标语言，有效去除水印，且性能不受影响。此外，我们分析了影响文本水印跨语言一致性的两个关键因素，并提出了X-SIR作为对抗CWRA的防御方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决文本水印在翻译过程中失效的问题。现有的水印技术在多语言环境下表现不佳，缺乏跨语言一致性，导致水印无法有效识别。

核心思路：论文提出的CWRA方法通过在一个中介语言中生成响应，然后翻译成目标语言，从而绕过水印检测。这种方法利用了语言间的转换特性，增强了水印去除的有效性。

技术框架：整体流程包括三个主要阶段：首先，使用LLM生成中介语言的响应；其次，将该响应翻译为目标语言；最后，评估翻译后的文本中水印的存在与否。

关键创新：CWRA是本研究的核心创新点，它通过中介语言的使用，显著提高了水印去除的成功率，与现有方法相比，提供了一种新的攻击视角。

关键设计：在设计CWRA时，考虑了翻译模型的选择和中介语言的选择，确保生成的文本在语义上保持一致，同时优化了水印的去除过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CWRA能够将水印的检测率降低至随机猜测水平，且在性能上没有显著损失。这一发现突显了现有水印技术在多语言环境下的脆弱性，为未来的研究提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括内容生成平台、社交媒体和在线教育等，能够有效保护原创内容，防止滥用和抄袭。未来，随着多语言模型的普及，该技术将对内容安全和版权保护产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Text watermarking technology aims to tag and identify content produced by large language models (LLMs) to prevent misuse. In this study, we introduce the concept of cross-lingual consistency in text watermarking, which assesses the ability of text watermarks to maintain their effectiveness after being translated into other languages. Preliminary empirical results from two LLMs and three watermarking methods reveal that current text watermarking technologies lack consistency when texts are translated into various languages. Based on this observation, we propose a Cross-lingual Watermark Removal Attack (CWRA) to bypass watermarking by first obtaining a response from an LLM in a pivot language, which is then translated into the target language. CWRA can effectively remove watermarks, decreasing the AUCs to a random-guessing level without performance loss. Furthermore, we analyze two key factors that contribute to the cross-lingual consistency in text watermarking and propose X-SIR as a defense method against CWRA. Code: https://github.com/zwhe99/X-SIR.