BiMark: Unbiased Multilayer Watermarking for Large Language Models

📄 arXiv: 2506.21602v2 📥 PDF

作者: Xiaoyan Feng, He Zhang, Yanjun Zhang, Leo Yu Zhang, Shirui Pan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-19 (更新: 2025-08-25)

备注: This paper is accepted by International Conference on Machine Learning (ICML) 2025

💡 一句话要点

提出BiMark以解决大语言模型水印识别问题

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

关键词: 大语言模型 水印技术 文本生成 信息嵌入 模型无关检测 多层架构 文本质量保持

📋 核心要点

  1. 现有水印方法难以同时满足文本质量保持、模型无关检测和信息嵌入能力等关键要求，影响实际应用。
  2. BiMark通过无偏重的位翻转重加权机制、多层架构和多位水印编码方法，解决了水印技术的核心挑战。
  3. 实验结果表明，BiMark在短文本提取率上比现有方法提高了30%，且在下游任务中表现出与非水印文本相当的质量。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）的快速发展，生成文本的真实性引发了广泛关注，亟需可靠的识别机制。水印技术作为一种潜在解决方案，然而现有方法在文本质量保持、模型无关检测和信息嵌入能力等方面存在不足。为此，本文提出了BiMark，一个新颖的水印框架，通过三项关键创新实现了这些要求：1）无偏重的位翻转重加权机制，实现模型无关检测；2）多层架构提升可检测性而不影响生成质量；3）支持多位水印的信息编码方法。通过理论分析和大量实验，BiMark在短文本的提取率上比现有多位水印方法提高了30%，同时保持了较低的困惑度，并在摘要和翻译等下游任务上表现出与非水印文本相当的效果。

🔬 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识别问题，现有方法在文本质量、检测能力和信息嵌入方面存在显著不足。

核心思路：BiMark的核心思路是通过创新的水印机制，平衡文本质量与信息嵌入能力，以实现高效的水印检测。

技术框架：BiMark框架包含三个主要模块：1）无偏重的位翻转重加权机制；2）多层水印架构；3）多位信息编码方法，确保水印的有效嵌入与检测。

关键创新：BiMark的关键创新在于其无偏重的重加权机制和多层架构设计，使得水印检测不依赖于特定模型，同时提升了水印的可检测性。

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，并通过多层结构增强了生成文本的质量，确保水印信息的有效传递。

📊 实验亮点

实验结果显示，BiMark在短文本的水印提取率上比现有多位水印方法提高了30%，同时在文本质量上保持较低的困惑度，并在摘要和翻译等下游任务中表现出与非水印文本相当的效果，验证了其有效性。

🎯 应用场景

BiMark的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，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，可以帮助识别和验证生成文本的真实性，促进大语言模型的安全使用。未来，该技术有望在更广泛的人工智能应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Large Language Models (LLMs) have raised urgent concerns about LLM-generated text authenticity, prompting regulatory demands for reliable identification mechanisms. Although watermarking offers a promising solution, existing approaches struggle to simultaneously achieve three critical requirements: text quality preservation, model-agnostic detection, and message embedding capacity, which are crucial for practical implementation. To achieve these goals, the key challenge lies in balancing the trade-off between text quality preservation and message embedding capacity. To address this challenge, we propose BiMark, a novel watermarking framework that achieves these requirements through three key innovations: (1) a bit-flip unbiased reweighting mechanism enabling model-agnostic detection, (2) a multilayer architecture enhancing detectability without compromising generation quality, and (3) an information encoding approach supporting multi-bit watermarking. Through theoretical analysis and extensive experiments, we validate that, compared to state-of-the-art multi-bit watermarking methods, BiMark achieves up to 30% higher extraction rates for short texts while maintaining text quality indicated by lower perplexity, and performs comparably to non-watermarked text on downstream tasks such as summarization and translation.