Multi-Designated Detector Watermarking for Language Models

📄 arXiv: 2409.17518v2 📥 PDF

作者: Zhengan Huang, Gongxian Zeng, Xin Mu, Yu Wang, Yue Yu

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-09-26 (更新: 2024-10-01)

💡 一句话要点

提出多指定检测器水印（MDDW）技术，用于保护大型语言模型的知识产权。

🎯 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 多指定检测器 知识产权保护 多指定验证器签名

📋 核心要点

  1. 现有水印技术难以实现细粒度的访问控制，无法指定特定检测器来验证水印，限制了其在商业场景中的应用。
  2. 论文提出多指定检测器水印（MDDW）框架，利用多指定验证器签名（MDVS）技术，实现只有指定检测器才能识别的水印。
  3. 实验结果表明，该MDDW方案在保证输出质量的同时，实现了水印的指定检测，并支持所有权声明功能。

📝 摘要（中文）

本文首次研究了大型语言模型（LLM）的多指定检测器水印（MDDW）技术。该技术允许模型提供商从LLM生成带有水印的输出，并具有两个关键属性：（i）只有特定的，可能是多个，指定的检测器才能识别水印，以及（ii）对于普通用户而言，输出质量没有明显下降。我们形式化了MDDW的安全定义，并提出了一个使用多指定验证器签名（MDVS）为任何LLM构建MDDW的框架。考虑到LLM输出的巨大经济价值，我们引入了可声明性作为MDDW的可选安全功能，使模型提供商能够在指定的检测器设置中声明对LLM输出的所有权。为了支持可声明的MDDW，我们提出了一种通用转换，将任何MDVS转换为可声明的MDVS。我们对MDDW方案的实现突出了其相对于现有方法的先进功能和灵活性，并具有令人满意的性能指标。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型水印技术通常是公开的，即任何拥有检测器的人都可以验证水印的存在。但在许多商业场景下，模型提供商可能希望只允许特定的授权方（例如合作方、审计机构）来验证水印，从而实现更细粒度的访问控制和所有权保护。因此，需要一种多指定检测器水印（MDDW）技术，允许模型提供商指定哪些检测器可以验证水印，同时保证普通用户无法察觉水印的存在。

核心思路：论文的核心思路是利用密码学中的多指定验证器签名（MDVS）技术来构建MDDW。MDVS允许签名者指定多个验证者，只有这些指定的验证者才能验证签名的有效性。通过将LLM的输出视为需要签名的消息，并将指定的检测器视为验证者，可以实现只有这些检测器才能识别水印的目的。同时，通过精心设计水印嵌入和提取算法，可以保证水印对普通用户是不可见的。

技术框架：MDDW的整体框架包括以下几个主要模块：1) 水印嵌入模块：该模块负责将基于MDVS生成的水印嵌入到LLM的输出中。2) LLM生成模块：该模块利用带有水印的LLM生成文本。3) 水印检测模块：该模块使用指定的检测器来验证LLM输出中是否存在水印。4) 可声明性模块：该模块允许模型提供商在指定的检测器设置中声明对LLM输出的所有权。该模块通过将MDVS转换为可声明的MDVS来实现。

关键创新：该论文的关键创新在于首次将多指定验证器签名（MDVS）技术应用于LLM水印领域，从而实现了多指定检测器水印（MDDW）的功能。与现有的水印技术相比，MDDW具有更强的访问控制能力和所有权保护能力。此外，论文还提出了一个通用的转换方法，可以将任何MDVS转换为可声明的MDVS，从而支持模型提供商声明对LLM输出的所有权。

关键设计：MDDW方案的关键设计包括：1) 如何将MDVS签名嵌入到LLM的输出中，同时保证输出质量不受影响。2) 如何设计水印检测算法，使其能够有效地识别水印，即使在LLM输出被篡改的情况下。3) 如何设计可声明性模块，使其能够安全地声明对LLM输出的所有权。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，该MDDW方案在保证LLM输出质量的同时，实现了水印的指定检测。具体来说，该方案能够有效地防止未经授权的检测器识别水印，同时保证指定的检测器能够以较高的准确率检测到水印的存在。此外，该方案还支持所有权声明功能，允许模型提供商在指定的检测器设置中声明对LLM输出的所有权。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于保护大型语言模型的知识产权，防止未经授权的复制和滥用。例如，模型提供商可以指定合作方或审计机构作为水印检测器，从而实现对模型输出的授权使用和审计。此外，该技术还可以应用于内容溯源、版权保护等领域，具有重要的商业价值和应用前景。

📄 摘要（原文）

In this paper, we initiate the study of \emph{multi-designated detector watermarking (MDDW)} for large language models (LLMs). This technique allows model providers to generate watermarked outputs from LLMs with two key properties: (i) only specific, possibly multiple, designated detectors can identify the watermarks, and (ii) there is no perceptible degradation in the output quality for ordinary users. We formalize the security definitions for MDDW and present a framework for constructing MDDW for any LLM using multi-designated verifier signatures (MDVS). Recognizing the significant economic value of LLM outputs, we introduce claimability as an optional security feature for MDDW, enabling model providers to assert ownership of LLM outputs within designated-detector settings. To support claimable MDDW, we propose a generic transformation converting any MDVS to a claimable MDVS. Our implementation of the MDDW scheme highlights its advanced functionalities and flexibility over existing methods, with satisfactory performance metrics.