Modification and Generated-Text Detection: Achieving Dual Detection Capabilities for the Outputs of LLM by Watermark
作者: Yuhang Cai, Yaofei Wang, Donghui Hu, Chen Gu
分类: cs.CR, cs.AI
发布日期: 2025-02-12 (更新: 2025-03-01)
💡 一句话要点
提出基于水印的LLM输出双重检测方法，实现修改检测与生成文本检测
🎯 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 文本修改检测 生成文本检测 所有权验证 无偏水印 LLM安全
📋 核心要点
- 现有水印方法侧重于防御修改攻击，忽略了攻击者在保留水印的同时篡改内容的情况，导致错误归因。
- 该论文提出一种基于水印的LLM输出双重检测方法，通过检测“丢弃的tokens”来识别文本修改。
- 实验表明，该方法能够有效实现修改检测和生成文本检测，提升了LLM服务提供商的安全性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的发展引发了对其潜在滥用的担忧。一种实用的解决方案是在文本中嵌入水印，通过水印提取进行所有权验证。现有方法主要侧重于防御修改攻击，常常忽略其他欺骗攻击。例如，攻击者可以更改带水印的文本以产生有害内容，而不影响水印的存在，这可能导致将恶意内容错误地归因于LLM。这种情况对LLM服务提供商构成了严重威胁，并突出了同时实现修改检测和生成文本检测的重要性。因此，我们提出了一种技术来检测文本中的修改，用于对修改敏感的无偏水印。我们引入了一个名为“丢弃的tokens”的新指标，用于衡量未包含在水印检测中的tokens数量。当发生修改时，此指标会发生变化，可以作为修改的证据。此外，我们改进了水印检测过程，并为无偏水印引入了一种新方法。我们的实验表明，我们可以实现有效的双重检测能力：修改检测和生成文本检测。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于水印的LLM输出检测方法主要关注所有权验证，即判断一段文本是否由特定LLM生成。然而，这些方法忽略了攻击者可能在保留水印的同时修改文本内容，从而产生有害或不当内容，并将责任错误地归咎于LLM服务提供商。因此，需要一种能够同时检测文本是否由LLM生成以及文本是否被篡改的方法。
核心思路：该论文的核心思路是利用水印对文本修改的敏感性，通过引入“丢弃的tokens”这一指标来检测文本是否被修改。当文本被修改时，原始水印的完整性会受到破坏，导致水印检测过程中出现一定数量的“丢弃的tokens”。通过分析“丢弃的tokens”的数量，可以判断文本是否被修改。同时，改进水印检测过程，并提出一种新的无偏水印方法，以提高水印的鲁棒性和准确性。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：水印嵌入阶段和水印检测阶段。在水印嵌入阶段，首先使用无偏水印方法将水印信息嵌入到LLM生成的文本中。在水印检测阶段，首先进行水印检测，然后计算“丢弃的tokens”的数量。最后，根据“丢弃的tokens”的数量和水印检测结果，判断文本是否由LLM生成以及文本是否被修改。
关键创新：该论文的关键创新在于引入了“丢弃的tokens”这一指标来检测文本修改。与现有方法相比，该方法能够同时检测文本是否由LLM生成以及文本是否被篡改，从而提高了LLM服务提供商的安全性。此外，该论文还提出了一种新的无偏水印方法，提高了水印的鲁棒性和准确性。
关键设计：关于“丢弃的tokens”，具体计算方式未知，论文中可能涉及阈值设定，用于判断修改是否发生。无偏水印的具体实现方式未知，可能涉及特定的编码或嵌入策略，以确保水印对文本内容的影响最小，同时提高水印的鲁棒性。水印检测过程的具体改进方法未知，可能涉及更高效的检测算法或更精确的参数调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出方法的有效性，能够同时实现修改检测和生成文本检测。具体的性能数据未知，但摘要中强调了该方法能够有效检测文本修改，并提高水印的鲁棒性和准确性。与现有方法相比，该方法能够更好地防御恶意攻击，提高LLM服务提供商的安全性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种LLM服务平台，例如文本生成、内容创作、智能客服等。通过嵌入水印并进行双重检测，可以有效防止恶意用户篡改LLM生成的内容，避免虚假信息的传播和不当内容的产生，从而维护LLM服务平台的声誉和用户利益。此外，该技术还可以用于版权保护，防止他人未经授权使用LLM生成的内容。
📄 摘要（原文）
The development of large language models (LLMs) has raised concerns about potential misuse. One practical solution is to embed a watermark in the text, allowing ownership verification through watermark extraction. Existing methods primarily focus on defending against modification attacks, often neglecting other spoofing attacks. For example, attackers can alter the watermarked text to produce harmful content without compromising the presence of the watermark, which could lead to false attribution of this malicious content to the LLM. This situation poses a serious threat to the LLMs service providers and highlights the significance of achieving modification detection and generated-text detection simultaneously. Therefore, we propose a technique to detect modifications in text for unbiased watermark which is sensitive to modification. We introduce a new metric called ``discarded tokens", which measures the number of tokens not included in watermark detection. When a modification occurs, this metric changes and can serve as evidence of the modification. Additionally, we improve the watermark detection process and introduce a novel method for unbiased watermark. Our experiments demonstrate that we can achieve effective dual detection capabilities: modification detection and generated-text detection by watermark.