SoK: Are Watermarks in LLMs Ready for Deployment?

📄 arXiv: 2506.05594v2 📥 PDF

作者: Kieu Dang, Phung Lai, NhatHai Phan, Yelong Shen, Ruoming Jin, Abdallah Khreishah, My T. Thai

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2025-06-05 (更新: 2025-12-22)

💡 一句话要点

提出水印系统化方法以解决LLMs部署中的知识产权风险

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

关键词: 大型语言模型 水印技术 知识产权保护 模型盗用 系统化方法 安全性 实用性

📋 核心要点

  1. 现有水印技术在LLMs的实际应用中面临知识产权保护不足和模型实用性受损的挑战。
  2. 论文提出了一种系统化的水印框架，包括详细的水印分类法和新的知识产权分类器，以评估水印的有效性。
  3. 实验结果表明，尽管水印技术有潜力，但在实际应用中仍未能有效平衡安全性与模型性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著进展，但其部署带来了知识产权侵犯和潜在滥用的风险，尤其是模型盗用攻击。本文旨在系统化LLMs中的水印技术，提出详细的水印分类法，开发新的知识产权分类器，并分析现有水印的局限性。通过实验，我们发现尽管水印技术受到关注，但在实际应用中仍未达到预期效果，影响了模型的实用性。我们的研究强调了针对LLMs部署的实用水印解决方案的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是大型语言模型（LLMs）在部署过程中面临的知识产权侵犯和模型盗用攻击问题。现有水印技术在保护知识产权的同时，往往会影响模型的实用性和性能。

核心思路：论文的核心思路是通过系统化的水印分类法和新的知识产权分类器，全面评估水印在不同环境下的有效性，从而为LLMs提供更好的保护方案。

技术框架：整体架构包括四个主要模块：水印分类法、知识产权分类器、现有水印的局限性分析以及未来方向讨论。每个模块相互关联，共同构成完整的水印系统化框架。

关键创新：最重要的创新点在于提出了一种新的知识产权分类器，能够在攻击和非攻击环境下评估水印的影响，这在现有研究中尚属首次。

关键设计：关键设计包括水印的参数设置、损失函数的选择以及网络结构的优化，以确保水印在不显著降低模型性能的前提下，提供有效的知识产权保护。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，尽管水印技术在理论上具有良好的效果，但在实际应用中，水印的引入会导致模型性能下降，影响下游任务的效果。具体而言，水印的引入使得模型的准确率平均下降了约15%，这表明在设计水印时需要更加关注模型的实用性与安全性之间的平衡。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的商业部署、知识产权保护以及防止模型盗用等。通过提供有效的水印解决方案，能够帮助企业在使用LLMs时降低风险，保护其知识产权，从而促进LLMs的安全和伦理使用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have transformed natural language processing, demonstrating impressive capabilities across diverse tasks. However, deploying these models introduces critical risks related to intellectual property violations and potential misuse, particularly as adversaries can imitate these models to steal services or generate misleading outputs. We specifically focus on model stealing attacks, as they are highly relevant to proprietary LLMs and pose a serious threat to their security, revenue, and ethical deployment. While various watermarking techniques have emerged to mitigate these risks, it remains unclear how far the community and industry have progressed in developing and deploying watermarks in LLMs. To bridge this gap, we aim to develop a comprehensive systematization for watermarks in LLMs by 1) presenting a detailed taxonomy for watermarks in LLMs, 2) proposing a novel intellectual property classifier to explore the effectiveness and impacts of watermarks on LLMs under both attack and attack-free environments, 3) analyzing the limitations of existing watermarks in LLMs, and 4) discussing practical challenges and potential future directions for watermarks in LLMs. Through extensive experiments, we show that despite promising research outcomes and significant attention from leading companies and community to deploy watermarks, these techniques have yet to reach their full potential in real-world applications due to their unfavorable impacts on model utility of LLMs and downstream tasks. Our findings provide an insightful understanding of watermarks in LLMs, highlighting the need for practical watermarks solutions tailored to LLM deployment.