CodeIP: A Grammar-Guided Multi-Bit Watermark for Large Language Models of Code

📄 arXiv: 2404.15639v3 📥 PDF

作者: Batu Guan, Yao Wan, Zhangqian Bi, Zheng Wang, Hongyu Zhang, Pan Zhou, Lichao Sun

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-24 (更新: 2024-12-30)

备注: 16 pages, 13 figures

💡 一句话要点

提出CodeIP以解决代码生成模型水印信息不足的问题

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

关键词: 大型语言模型 代码生成 水印技术 知识产权保护 语法正确性 多位水印 类型预测器

📋 核心要点

  1. 现有水印技术仅能插入单一位信息，无法有效保护大型语言模型生成代码的知识产权。
  2. CodeIP通过多位水印技术插入额外信息，确保生成代码的来源信息得以保留，同时保持语法正确性。
  3. 在五种编程语言的实验中，CodeIP展示了其在水印嵌入和代码语法正确性方面的优越性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在代码生成方面取得了显著进展，识别AI生成代码及其具体模型变得至关重要，尤其是在保护知识产权和防止编程作业作弊方面。现有方法仅能插入单一位信息，无法满足需求。本文提出了CodeIP，一种新颖的多位水印技术，能够插入额外信息以保护LLMs在代码生成中的知识产权。此外，为确保生成代码的语法正确性，本文通过训练类型预测器来约束下一个标记的采样过程。实验结果表明，CodeIP在五种编程语言的真实数据集上有效地进行了水印嵌入，同时保持了代码的语法正确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有水印技术在大型语言模型生成代码时仅能插入单一位信息的不足，无法有效保护知识产权的问题。

核心思路：提出CodeIP，通过多位水印技术插入额外信息，如LLM的供应商ID，以保护生成代码的来源，同时确保代码的语法正确性。

技术框架：整体架构包括水印生成模块和类型预测器。水印生成模块负责插入多位水印，而类型预测器则用于约束下一个标记的采样过程，确保生成代码的语法正确。

关键创新：最重要的技术创新在于多位水印的插入能力，能够嵌入更多信息，与现有方法相比，显著提升了水印的有效性和信息量。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化水印的嵌入效果，同时通过训练类型预测器来提高生成代码的语法正确性，确保生成的代码不仅包含水印信息，还能正常运行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CodeIP在五种编程语言的真实数据集上成功嵌入多位水印，且生成代码的语法正确性保持在高水平。与传统方法相比，CodeIP在信息嵌入量上提升了数倍，展示了其在知识产权保护中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、代码审查和教育等。通过有效的水印技术，企业可以保护其知识产权，防止代码被滥用或抄袭。同时，在教育领域，教师可以利用该技术防止学生在编程作业中作弊，确保学习的公平性。未来，该技术可能会在更广泛的编程语言和应用场景中得到推广。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable progress in code generation. It now becomes crucial to identify whether the code is AI-generated and to determine the specific model used, particularly for purposes such as protecting Intellectual Property (IP) in industry and preventing cheating in programming exercises. To this end, several attempts have been made to insert watermarks into machine-generated code. However, existing approaches are limited to inserting only a single bit of information. In this paper, we introduce CodeIP, a novel multi-bit watermarking technique that inserts additional information to preserve crucial provenance details, such as the vendor ID of an LLM, thereby safeguarding the IPs of LLMs in code generation. Furthermore, to ensure the syntactical correctness of the generated code, we propose constraining the sampling process for predicting the next token by training a type predictor. Experiments conducted on a real-world dataset across five programming languages demonstrate the effectiveness of CodeIP in watermarking LLMs for code generation while maintaining the syntactical correctness of code.