Provably Robust Watermarks for Open-Source Language Models

📄 arXiv: 2410.18861v1 📥 PDF

作者: Miranda Christ, Sam Gunn, Tal Malkin, Mariana Raykova

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-24

💡 一句话要点

提出首个开源语言模型可证明鲁棒的水印方案，抵抗参数扰动攻击。

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

关键词: 开源语言模型 水印技术 鲁棒性 参数扰动 AI生成内容溯源

📋 核心要点

  1. 现有水印技术依赖语言模型参数保密，无法应用于开源场景，对AI生成内容进行有效溯源。
  2. 该方案通过修改开源语言模型的参数来嵌入水印，并设计了仅通过模型输出即可检测水印的方法。
  3. 实验证明，该水印方案对token替换和模型参数扰动攻击具有鲁棒性，即使模型质量严重下降仍能有效检测。

📝 摘要（中文）

高质量语言模型的涌现催生了对AI生成文本识别的需求。水印技术是关键解决方案，但在开源场景下，现有方法依赖模型参数保密而失效。本文提出了首个开源LLM水印方案，通过修改模型参数嵌入水印，仅从模型输出即可检测。理论证明，在一定假设下，该水印方案具有不可移除性。实验结果表明，在OPT-6.7B和OPT-1.3B上，该方案对token替换和模型参数扰动具有鲁棒性。即使在模型质量降至0/100的情况下，模型扰动攻击也仅能将检测率降至50%。

🔬 方法详解

问题定义：现有水印方法主要针对闭源LLM，依赖模型参数的保密性。在开源LLM场景下，攻击者可以访问模型参数，从而更容易移除或绕过水印。因此，如何在开源LLM中设计鲁棒且可检测的水印是一个关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是通过修改模型参数来嵌入水印，但水印的检测仅依赖于模型的输出。这种设计使得即使攻击者知道模型参数，也难以移除水印，因为水印信息已经融入到模型的行为中。

技术框架：该方案主要包含两个阶段：水印嵌入阶段和水印检测阶段。在水印嵌入阶段，通过特定的算法修改模型的参数，将水印信息嵌入到模型中。在水印检测阶段，通过分析模型的输出，判断是否存在水印。具体的技术细节（如参数修改算法和水印检测算法）未知。

关键创新：该方案的关键创新在于它能够在开源LLM中实现鲁棒的水印，并且水印的检测不需要访问模型参数。这与现有的水印方法形成了鲜明对比，现有方法通常依赖模型参数的保密性。

关键设计：具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未知，但论文强调了水印嵌入是通过修改模型参数实现的，并且水印检测仅依赖于模型输出。具体的水印嵌入和检测算法是该方案的关键设计部分，但论文摘要中没有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该水印方案在OPT-6.7B和OPT-1.3B模型上具有良好的鲁棒性。即使在遭受模型参数扰动攻击，导致模型质量下降到0/100的情况下，水印检测率仍然能够保持在50%以上。这表明该方案对模型参数的微小变化具有较强的抵抗能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开源语言模型的版权保护、AI生成内容的溯源、以及防止恶意使用开源模型生成有害信息。通过为开源模型添加可验证的水印，可以有效追踪和识别AI生成的内容，从而促进AI技术的健康发展和负责任使用。

📄 摘要（原文）

The recent explosion of high-quality language models has necessitated new methods for identifying AI-generated text. Watermarking is a leading solution and could prove to be an essential tool in the age of generative AI. Existing approaches embed watermarks at inference and crucially rely on the large language model (LLM) specification and parameters being secret, which makes them inapplicable to the open-source setting. In this work, we introduce the first watermarking scheme for open-source LLMs. Our scheme works by modifying the parameters of the model, but the watermark can be detected from just the outputs of the model. Perhaps surprisingly, we prove that our watermarks are unremovable under certain assumptions about the adversary's knowledge. To demonstrate the behavior of our construction under concrete parameter instantiations, we present experimental results with OPT-6.7B and OPT-1.3B. We demonstrate robustness to both token substitution and perturbation of the model parameters. We find that the stronger of these attacks, the model-perturbation attack, requires deteriorating the quality score to 0 out of 100 in order to bring the detection rate down to 50%.