文本水印与隐写术：文本水印，隐写术，语义保持
Robust Multi-bit Text Watermark with LLM-based Paraphrasers
2024-12-04｜ByteDance, MSU, UCSC|🔺5
http://arxiv.org/abs/2412.03123v1
https://huggingface.co/papers/2412.03123
https://github.com/xiaojunxu/multi-bit-text-watermark
研究背景与意义
在当今信息时代，文本水印技术的应用愈发广泛，尤其是在版权保护和隐秘信息传递中。随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，研究者们开始关注如何利用这些模型在文本生成过程中嵌入隐蔽的信息，以追踪和防止错误信息的传播。然而，现有的水印方法多依赖于同义词替换，容易被检测和去除。因此，提出一种新的基于改写的多位文本水印方法显得尤为重要。本论文探讨了如何通过改写技术，保持文本的语义完整性，同时实现高效的水印嵌入。
研究方法与创新
本研究提出了一种新颖的基于大语言模型的水印嵌入方法。具体来说，研究者们通过微调两个行为不同的LLM改写器，交替使用以根据预定义的二进制代码在句子层面进行水印编码。该方法的创新点在于：
多位水印编码：通过使用两个改写器交替生成文本，能够在文本中嵌入多个比特的信息。 高检测性能：实验表明，该方法在保持原始语义信息的同时，能够实现超过99.99%的检测AUC（曲线下面积），显著优于现有技术。 鲁棒性：该方法在面对词语替换和句子改写等扰动时，仍能保持良好的水印检测性能，显示出其在实际应用中的有效性。
实验设计与结果分析
本研究的实验设计包括对比基准和多场景表现评估。通过对不同的文本进行水印嵌入和检测，研究者们验证了方法的有效性。实验结果显示：
检测性能：在多种文本上进行的实验中，提出的方法在比特准确率和文本区分能力上均表现优异，尤其是在与基准方法的对比中，显示出显著的优势。 鲁棒性测试：在对文本进行词语替换和句子改写后，提出的方法仍能保持较高的水印检测率，表明其在面对文本扰动时的鲁棒性。
结论与展望
本研究提出了一种基于改写的多位文本水印方法，展示了其在高效性、鲁棒性和隐蔽性方面的优越性。未来的研究可以进一步探索不同的文本分割策略和水印控制机制，以增强水印的灵活性和适应性。此外，随着技术的不断发展，如何在更复杂的文本环境中保持水印的有效性和隐蔽性，将是一个值得深入研究的方向。
