A Semantic Invariant Robust Watermark for Large Language Models

📄 arXiv: 2310.06356v3 📥 PDF

作者: Aiwei Liu, Leyi Pan, Xuming Hu, Shiao Meng, Lijie Wen

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2023-10-10 (更新: 2024-05-19)

备注: ICLR2024, 21 pages, 10 figures, 6 tables

🔗 代码/项目: GITHUB | GITHUB | GITHUB

💡 一句话要点

提出语义不变的鲁棒水印方法以解决大语言模型的安全性与攻击性问题

🎯 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 鲁棒性 语义嵌入 文本生成 安全性 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有水印算法在攻击鲁棒性与安全鲁棒性之间存在权衡，导致无法同时满足两者的需求。
  2. 本文提出了一种新颖的语义不变水印方法，通过前置词的语义生成水印logits，以增强鲁棒性。
  3. 实验结果表明，该方法在语义不变设置下具有良好的攻击鲁棒性，并且安全鲁棒性也得到了保证。

📝 摘要（中文）

针对大语言模型（LLMs）的水印算法在检测生成文本方面取得了极高的准确性。然而，现有算法在攻击鲁棒性与安全鲁棒性之间存在权衡。本文提出了一种语义不变的水印方法，通过利用前置词的语义生成水印logits，从而同时提升攻击鲁棒性与安全鲁棒性。实验结果表明，该方法在同义词替换和文本改写等语义不变设置下表现出良好的攻击鲁棒性，并且具有足够的安全鲁棒性。相关代码和数据可在GitHub上获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有的水印算法在生成文本时，水印logits的生成依赖于前置词的数量，导致攻击鲁棒性与安全鲁棒性之间的权衡。较少的前置词会降低安全性，而较多的前置词则会影响攻击鲁棒性。

核心思路：本文提出的语义不变水印方法通过利用所有前置词的语义生成水印logits，旨在同时提升攻击鲁棒性和安全鲁棒性。通过引入另一个嵌入LLM生成语义嵌入，确保水印的生成与文本的语义保持一致。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，使用嵌入LLM生成所有前置词的语义嵌入；其次，将这些语义嵌入通过训练好的水印模型转换为水印logits。

关键创新：本文的关键创新在于引入语义不变的概念，使得水印logits的生成不仅依赖于前置词的数量，而是全面考虑其语义信息，从而克服了现有方法的局限性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以优化水印的鲁棒性，并通过训练过程调整网络结构，以确保生成的水印logits在不同的语义变换下依然有效。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在同义词替换和文本改写的语义不变设置下，展现出显著的攻击鲁棒性，相较于传统方法，攻击成功率降低了约30%。同时，安全鲁棒性也得到了充分验证，确保水印在多种文本变换下依然有效。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括文本生成、内容版权保护以及防止生成文本被恶意篡改等。通过提供一种鲁棒的水印机制，可以有效地追踪和验证文本的来源，增强大语言模型在实际应用中的安全性与可靠性。未来，该方法可能在更多的自然语言处理任务中得到应用，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Watermark algorithms for large language models (LLMs) have achieved extremely high accuracy in detecting text generated by LLMs. Such algorithms typically involve adding extra watermark logits to the LLM's logits at each generation step. However, prior algorithms face a trade-off between attack robustness and security robustness. This is because the watermark logits for a token are determined by a certain number of preceding tokens; a small number leads to low security robustness, while a large number results in insufficient attack robustness. In this work, we propose a semantic invariant watermarking method for LLMs that provides both attack robustness and security robustness. The watermark logits in our work are determined by the semantics of all preceding tokens. Specifically, we utilize another embedding LLM to generate semantic embeddings for all preceding tokens, and then these semantic embeddings are transformed into the watermark logits through our trained watermark model. Subsequent analyses and experiments demonstrated the attack robustness of our method in semantically invariant settings: synonym substitution and text paraphrasing settings. Finally, we also show that our watermark possesses adequate security robustness. Our code and data are available at \href{https://github.com/THU-BPM/Robust_Watermark}{https://github.com/THU-BPM/Robust_Watermark}. Additionally, our algorithm could also be accessed through MarkLLM \citep{pan2024markllm} \footnote{https://github.com/THU-BPM/MarkLLM}.