EmMark: Robust Watermarks for IP Protection of Embedded Quantized Large Language Models

📄 arXiv: 2402.17938v1 📥 PDF

作者: Ruisi Zhang, Farinaz Koushanfar

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2024-02-27

备注: Accept to DAC 2024

💡 一句话要点

提出EmMark以解决嵌入式量化大语言模型的知识产权保护问题

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

关键词: 知识产权保护 水印技术 嵌入式系统 大语言模型 量化模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在保护嵌入式大语言模型的知识产权方面面临恶意用户盗窃的风险，缺乏有效的验证机制。
  2. EmMark通过水印模型权重和签名匹配的方式，提供了一种新的知识产权验证方案，确保模型的所有权可被确认。
  3. 实验结果表明，EmMark在水印提取中实现了100%的成功率，并且在保持模型性能的同时，展现出对攻击的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了EmMark，一个新颖的水印框架，用于保护在资源受限的边缘设备上部署的嵌入式大语言模型的知识产权。为应对恶意终端用户带来的知识产权盗窃风险，EmMark使得权利人能够通过查询水印模型权重并匹配插入的签名来验证所有权。EmMark的创新之处在于其战略性水印权重参数选择，确保了水印的鲁棒性并保持了模型质量。通过对OPT和LLaMA-2系列模型的广泛概念验证评估，EmMark展示了其保真性，在水印提取中实现了100%的成功率，同时保持了模型性能。EmMark还展示了其对水印去除和伪造攻击的抗性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决嵌入式量化大语言模型在知识产权保护方面的挑战，现有方法在面对恶意用户时缺乏有效的水印机制，导致知识产权易受侵犯。

核心思路：EmMark的核心思路是通过精心选择水印权重参数，确保水印的鲁棒性，同时不影响模型的整体性能。该方法使得模型所有者能够通过水印验证其知识产权。

技术框架：EmMark的整体架构包括水印生成、嵌入和提取三个主要模块。首先生成水印权重，然后将其嵌入到模型中，最后通过查询模型权重来提取和验证水印。

关键创新：EmMark的主要技术创新在于其水印权重参数的选择策略，这一策略确保了水印在模型训练和推理过程中的稳定性和有效性，显著提升了水印的抗攻击能力。

关键设计：在设计中，EmMark采用了特定的损失函数来平衡水印的嵌入强度与模型性能，同时优化了网络结构以适应资源受限的边缘设备。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，EmMark在水印提取中实现了100%的成功率，同时保持了模型性能，展现出对水印去除和伪造攻击的强大抗性。这一成果显著提升了嵌入式大语言模型的知识产权保护能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能手机、物联网设备和其他边缘计算平台，能够有效保护嵌入式大语言模型的知识产权，防止恶意用户的盗用。未来，EmMark有望在更多的AI应用中推广，提升模型的安全性和可信度。

📄 摘要（原文）

This paper introduces EmMark,a novel watermarking framework for protecting the intellectual property (IP) of embedded large language models deployed on resource-constrained edge devices. To address the IP theft risks posed by malicious end-users, EmMark enables proprietors to authenticate ownership by querying the watermarked model weights and matching the inserted signatures. EmMark's novelty lies in its strategic watermark weight parameters selection, nsuring robustness and maintaining model quality. Extensive proof-of-concept evaluations of models from OPT and LLaMA-2 families demonstrate EmMark's fidelity, achieving 100% success in watermark extraction with model performance preservation. EmMark also showcased its resilience against watermark removal and forging attacks.