Entropy-Guided Watermarking for LLMs: A Test-Time Framework for Robust and Traceable Text Generation

📄 arXiv: 2504.12108v1 📥 PDF

作者: Shizhan Cai, Liang Ding, Dacheng Tao

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-16

💡 一句话要点

提出基于熵引导的水印方案，提升LLM文本生成的可追溯性和鲁棒性

🎯 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 文本生成 内容溯源 熵阈值 鲁棒性 可检测性

📋 核心要点

  1. 现有LLM水印方案在文本质量和鲁棒性之间存在权衡，难以同时满足高质量生成和有效溯源的需求。
  2. 该论文提出一种基于累积水印熵阈值的新水印方案，旨在提升水印的检测能力和生成文本的质量。
  3. 实验结果表明，该方案在多个LLM和数据集上显著优于现有方法，并在检测精度上保持了优势。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的快速发展加剧了人们对内容可追溯性和潜在滥用的担忧。现有的文本采样水印方案通常需要在保持文本质量和确保针对各种攻击的鲁棒检测之间进行权衡。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的水印方案，通过引入累积水印熵阈值来提高可检测性和文本质量。我们的方法兼容并推广了现有的采样函数，增强了适应性。在多个LLM上的实验结果表明，我们的方案显著优于现有方法，在广泛使用的数据集（如MATH和GSM8K）上实现了超过80%的改进，同时保持了较高的检测精度。

🔬 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可追溯性问题，并提升水印方案的鲁棒性。现有水印方案的痛点在于，为了保证水印的检测率，往往会牺牲生成文本的质量，反之亦然，难以兼顾二者。此外，现有方案的通用性不足，难以适应不同的采样函数。

核心思路：论文的核心思路是引入累积水印熵阈值，通过控制生成文本中水印信息的熵值，从而在保证水印检测率的同时，尽可能地减少对文本质量的影响。这种方法允许在生成过程中动态调整水印强度，从而更好地平衡可检测性和文本质量。

技术框架：该方案是一个测试时框架，可以与现有的采样函数兼容。其主要流程包括：1) 使用LLM生成文本；2) 在生成过程中，计算累积水印熵；3) 将累积水印熵与预设的阈值进行比较；4) 根据比较结果，调整采样策略，以保证水印熵满足要求。整个过程无需重新训练模型。

关键创新：该方案的关键创新在于引入了累积水印熵阈值的概念，并将其应用于LLM的文本生成过程中。通过动态调整采样策略，该方案能够在保证水印检测率的同时，尽可能地减少对文本质量的影响。此外，该方案具有良好的通用性，可以与现有的采样函数兼容。

关键设计：该方案的关键设计包括：1) 水印熵的计算方法，需要选择合适的熵度量方式来衡量水印信息的强度；2) 累积水印熵阈值的设定，需要根据具体的LLM和数据集进行调整，以达到最佳的平衡效果；3) 采样策略的调整方法，需要设计一种能够有效地控制水印熵，同时又不显著影响文本质量的采样策略。具体参数设置和损失函数等细节在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方案在MATH和GSM8K等数据集上实现了超过80%的性能提升，同时保持了较高的水印检测精度。相较于现有方法，该方案在可检测性和文本质量之间取得了更好的平衡，显著提升了LLM生成文本的可追溯性和鲁棒性。具体提升的基线方法和详细数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于内容溯源、版权保护、防止恶意信息传播等领域。通过为LLM生成的文本添加可检测的水印，可以追踪内容的来源，从而有效遏制虚假信息的传播和滥用。该技术在新闻媒体、社交平台、教育等领域具有重要的应用价值，有助于构建更加可信和安全的网络环境。

📄 摘要（原文）

The rapid development of Large Language Models (LLMs) has intensified concerns about content traceability and potential misuse. Existing watermarking schemes for sampled text often face trade-offs between maintaining text quality and ensuring robust detection against various attacks. To address these issues, we propose a novel watermarking scheme that improves both detectability and text quality by introducing a cumulative watermark entropy threshold. Our approach is compatible with and generalizes existing sampling functions, enhancing adaptability. Experimental results across multiple LLMs show that our scheme significantly outperforms existing methods, achieving over 80\% improvements on widely-used datasets, e.g., MATH and GSM8K, while maintaining high detection accuracy.