REMARK-LLM: A Robust and Efficient Watermarking Framework for Generative Large Language Models

📄 arXiv: 2310.12362v2 📥 PDF

作者: Ruisi Zhang, Shehzeen Samarah Hussain, Paarth Neekhara, Farinaz Koushanfar

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2023-10-18 (更新: 2024-04-08)

备注: accept to usenix security 2024

💡 一句话要点

提出REMARK-LLM以解决生成文本水印的鲁棒性与效率问题

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

关键词: 水印技术 大型语言模型 知识产权保护 文本生成 鲁棒性 效率提升 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的水印技术在生成文本的鲁棒性和效率上存在不足，容易受到恶意攻击。
  2. REMARK-LLM通过引入学习型消息编码、重参数化和解码模块，提供了一种高效的水印嵌入和提取方案。
  3. 实验结果表明，REMARK-LLM在相同文本中插入的签名位数是现有方法的两倍，同时保持了语义完整性。

📝 摘要（中文）

我们提出了REMARK-LLM，这是一种新颖、高效且鲁棒的水印框架，专为大型语言模型生成的文本设计。生成类人内容需要巨大的计算资源和广泛的数据集，涉及重要的知识产权。然而，生成的内容容易受到恶意利用，如垃圾邮件和抄袭。为了解决这些挑战，REMARK-LLM提出了三个新组件：学习型消息编码模块、重参数化模块和解码模块。此外，我们引入了一种优化的束搜索算法，以确保生成内容的一致性和连贯性。REMARK-LLM经过严格训练，旨在保持水印内容的语义完整性，同时确保有效的水印提取。对多个未见数据集的广泛评估显示，REMARK-LLM在插入签名位方面的能力是现有技术的两倍，同时保持语义完整性，并在多种水印检测和移除攻击中表现出更好的抗干扰能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型生成文本的水印嵌入与提取问题，现有方法在鲁棒性和效率上存在明显不足，容易受到各种攻击。

核心思路：REMARK-LLM通过设计学习型消息编码模块，将二进制签名嵌入生成文本中，并通过重参数化模块将密集分布转换为稀疏分布，以实现高效的水印嵌入。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：消息编码模块、重参数化模块和解码模块，此外还引入了优化的束搜索算法，以确保生成文本的一致性和连贯性。

关键创新：REMARK-LLM的核心创新在于其学习型消息编码和重参数化设计，使其在插入签名位的数量和鲁棒性上显著优于现有方法。

关键设计：在参数设置上，REMARK-LLM通过优化损失函数和网络结构，确保水印内容的语义完整性和有效提取，同时增强了对水印检测和移除攻击的抵抗力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，REMARK-LLM在相同文本中插入的签名位数是现有技术的两倍，同时保持了语义完整性。此外，REMARK-LLM在多种水印检测和移除攻击中表现出更好的抗干扰能力，展示了其优越的鲁棒性和效率。

🎯 应用场景

REMARK-LLM的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括内容创作、版权保护和信息安全等。通过有效的水印技术，可以保护生成内容的知识产权，防止抄袭和恶意使用，促进生成模型的健康发展。

📄 摘要（原文）

We present REMARK-LLM, a novel efficient, and robust watermarking framework designed for texts generated by large language models (LLMs). Synthesizing human-like content using LLMs necessitates vast computational resources and extensive datasets, encapsulating critical intellectual property (IP). However, the generated content is prone to malicious exploitation, including spamming and plagiarism. To address the challenges, REMARK-LLM proposes three new components: (i) a learning-based message encoding module to infuse binary signatures into LLM-generated texts; (ii) a reparameterization module to transform the dense distributions from the message encoding to the sparse distribution of the watermarked textual tokens; (iii) a decoding module dedicated for signature extraction; Furthermore, we introduce an optimized beam search algorithm to guarantee the coherence and consistency of the generated content. REMARK-LLM is rigorously trained to encourage the preservation of semantic integrity in watermarked content, while ensuring effective watermark retrieval. Extensive evaluations on multiple unseen datasets highlight REMARK-LLM proficiency and transferability in inserting 2 times more signature bits into the same texts when compared to prior art, all while maintaining semantic integrity. Furthermore, REMARK-LLM exhibits better resilience against a spectrum of watermark detection and removal attacks.