Signature vs. Substance: Evaluating the Balance of Adversarial Resistance and Linguistic Quality in Watermarking Large Language Models

📄 arXiv: 2511.13722v1 📥 PDF

作者: William Guo, Adaku Uchendu, Ana Smith

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-11

💡 一句话要点

评估水印技术在大型语言模型中的对抗抵抗力与语言质量平衡

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

关键词: 水印技术 大型语言模型 对抗攻击 文本质量 语言指标 鲁棒性评估

📋 核心要点

  1. 现有水印技术在保持文本质量和抵抗对抗攻击方面存在显著不足，影响了其在LLM中的应用。
  2. 本文提出通过比较释义和回译攻击，评估水印技术的鲁棒性及其对文本质量的影响。
  3. 实验结果表明，水印技术在保持语义的同时，写作风格偏离明显，并且对回译攻击特别敏感。

📝 摘要（中文）

为了减轻大型语言模型（LLMs）生成文本的潜在危害，研究者提出了水印技术，即在文本中嵌入可检测信号的过程。尽管水印可以准确检测LLM生成的文本，但近期研究表明，这些技术往往会负面影响生成文本的质量，并且对抗攻击可能会剥离水印信号，使文本逃避检测。这些发现阻碍了水印技术在LLM创作者中的广泛采用。为此，本文评估了几种水印技术对抗攻击的鲁棒性，比较了释义和回译攻击的效果，并使用语言指标来捕捉文本的质量和写作风格。结果表明，这些水印技术在保持语义的同时，偏离了未水印文本的写作风格，并且对抗攻击尤其是回译攻击的脆弱性较高。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决水印技术在大型语言模型中的应用问题，尤其是其对文本质量和对抗攻击的脆弱性。现有方法在嵌入水印时，往往会导致生成文本的质量下降，且容易受到对抗攻击的影响。

核心思路：论文的核心思路是通过比较不同的攻击方式（释义与回译）来评估水印技术的鲁棒性，旨在找到一种平衡水印效果与文本质量的方法。

技术框架：研究采用了实验设计，首先生成带水印的文本，然后施加不同类型的对抗攻击，最后使用语言指标评估文本的质量和写作风格。主要模块包括水印嵌入、攻击实施和质量评估。

关键创新：最重要的创新点在于系统性地比较了不同对抗攻击对水印技术的影响，尤其是回译攻击的脆弱性，这在现有文献中尚属首次。

关键设计：在实验中，设置了多种语言指标来评估文本质量，采用了标准的损失函数来优化水印嵌入过程，确保在保持语义的同时尽量减少对写作风格的影响。实验还考虑了不同语言对回译效果的影响。

📊 实验亮点

实验结果显示，所评估的水印技术在保持文本语义方面表现良好，但在写作风格上偏离明显，尤其是在回译攻击下表现出较高的脆弱性。这些发现为水印技术的改进提供了重要的实验依据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括文本生成、内容审核和信息安全等。通过改进水印技术，可以有效地检测和防止不当使用LLM生成的文本，提升文本生成的安全性和可靠性。未来，随着技术的进步，水印技术有望在更多领域得到广泛应用，促进LLM的健康发展。

📄 摘要（原文）

To mitigate the potential harms of Large Language Models (LLMs)generated text, researchers have proposed watermarking, a process of embedding detectable signals within text. With watermarking, we can always accurately detect LLM-generated texts. However, recent findings suggest that these techniques often negatively affect the quality of the generated texts, and adversarial attacks can strip the watermarking signals, causing the texts to possibly evade detection. These findings have created resistance in the wide adoption of watermarking by LLM creators. Finally, to encourage adoption, we evaluate the robustness of several watermarking techniques to adversarial attacks by comparing paraphrasing and back translation (i.e., English $\to$ another language $\to$ English) attacks; and their ability to preserve quality and writing style of the unwatermarked texts by using linguistic metrics to capture quality and writing style of texts. Our results suggest that these watermarking techniques preserve semantics, deviate from the writing style of the unwatermarked texts, and are susceptible to adversarial attacks, especially for the back translation attack.