TimeMark: A Trustworthy Time Watermarking Framework for Exact Generation-Time Recovery from AIGC
作者: Shangkun Che, Silin Du, Ge Gao
分类: cs.CR, cs.CL
发布日期: 2026-04-14
💡 一句话要点
提出TimeMark：一种可信的时间水印框架，用于从AIGC中精确恢复生成时间
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AIGC 水印技术 知识产权保护 时间水印 可信水印 密码学 生成时间恢复
📋 核心要点
- 现有AIGC水印方法依赖token分布的统计信号，检测可靠性低，易受攻击，且允许模型提供商伪造水印。
- TimeMark框架通过密码学技术和时间相关的密钥编码时间信息，并采用两阶段编码机制，实现可信水印。
- 理论分析和实验表明，TimeMark框架满足司法证据的可靠性要求，能有效应对AIGC知识产权纠纷。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在文本生成中的广泛应用引发了对知识产权纠纷的日益关注。水印技术将元信息嵌入到AI生成内容（AIGC）中，有可能作为司法证据。然而，现有方法依赖于token分布中的统计信号，导致固有的概率性检测和可靠性降低，尤其是在多位编码（例如，时间戳）中。此外，这些方法引入了可检测的统计模式，使其容易受到伪造攻击，并使模型提供商能够伪造任意水印。为了解决这些问题，我们提出了可信水印的概念，该水印实现了可靠的恢复，具有100%的识别准确率，同时抵抗用户侧的统计攻击和提供商侧的伪造。我们专注于可信的时间水印，以用作司法证据。我们的框架集成了密码学技术，并在监管监督下将时间信息编码到时间相关的密钥中，从而防止任意时间戳伪造。水印有效载荷与时间分离，并为每个实例生成为随机的、非存储的位序列，从而消除了统计模式。为了确保可验证性，我们设计了一种两阶段编码机制，该机制与纠错码相结合，能够以理论上完美的准确性可靠地恢复生成时间。理论分析和实验表明，我们的框架满足司法证据的可靠性要求，并为未来与AIGC相关的知识产权纠纷提供了可行的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决AIGC内容生成中知识产权保护的问题，特别是如何可靠地验证内容的生成时间。现有水印方法依赖于统计信号，容易被攻击者通过统计分析去除或伪造，无法提供足够的司法可信度。这些方法在多位编码（如时间戳）时，准确率会进一步下降。
核心思路：论文的核心思路是设计一种“可信水印”，它必须满足两个关键特性：一是能够100%准确地恢复水印信息（生成时间），二是能够抵抗用户侧的统计攻击和提供商侧的伪造。为此，论文将时间信息与加密密钥绑定，并采用随机化的水印payload，以消除统计模式。
技术框架：TimeMark框架包含以下主要阶段：1) 时间密钥生成：在监管监督下，根据生成时间生成时间相关的密钥。2) 水印payload生成：为每个实例生成随机的、非存储的位序列作为水印payload，与时间解耦。3) 两阶段编码：将时间密钥和水印payload进行两阶段编码，嵌入到AIGC内容中。4) 水印检测与验证：提取水印，利用时间密钥验证水印的真实性，并恢复生成时间。
关键创新：TimeMark的关键创新在于其“可信水印”的概念，以及实现这一概念的技术手段。与传统统计水印不同，TimeMark通过密码学方法保证了水印的不可伪造性和高可靠性。两阶段编码机制和纠错码的使用进一步提升了水印的鲁棒性和准确性。
关键设计：TimeMark的关键设计包括：1) 时间密钥的生成方式，需要保证时间密钥的唯一性和不可预测性。2) 两阶段编码的具体算法，需要平衡水印的嵌入容量和对文本质量的影响。3) 纠错码的选择，需要根据实际应用场景中的噪声水平进行调整。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中可能未详细描述，属于实现层面的优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了TimeMark框架，旨在实现AIGC生成时间的可信水印。该框架通过密码学技术和两阶段编码，实现了100%的识别准确率，并有效抵抗了用户侧的统计攻击和提供商侧的伪造。实验结果表明，TimeMark框架满足司法证据的可靠性要求，为AIGC知识产权保护提供了可行的解决方案。具体的性能数据和对比基线在摘要中未明确提及。
🎯 应用场景
TimeMark框架可应用于各种AIGC内容的知识产权保护，例如文本生成、图像生成、音频生成等。它可以作为司法证据，用于解决AIGC内容相关的版权纠纷，明确责任归属。此外，该框架还可以用于内容溯源，追踪AIGC内容的传播路径，打击恶意传播和滥用行为。未来，TimeMark有望成为AIGC内容治理的重要基础设施。
📄 摘要（原文）
The widespread use of Large Language Models (LLMs) in text generation has raised increasing concerns about intellectual property disputes. Watermarking techniques, which embed meta information into AI-generated content (AIGC), have the potential to serve as judicial evidence. However, existing methods rely on statistical signals in token distributions, leading to inherently probabilistic detection and reduced reliability, especially in multi-bit encoding (e.g., timestamps). Moreover, such methods introduce detectable statistical patterns, making them vulnerable to forgery attacks and enabling model providers to fabricate arbitrary watermarks. To address these issues, we propose the concept of trustworthy watermark, which achieves reliable recovery with 100% identification accuracy while resisting both user-side statistical attacks and provider-side forgery. We focus on trustworthy time watermarking for use as judicial evidence. Our framework integrates cryptographic techniques and encodes time information into time-dependent secret keys under regulatory supervision, preventing arbitrary timestamp fabrication. The watermark payload is decoupled from time and generated as a random, non-stored bit sequence for each instance, eliminating statistical patterns. To ensure verifiability, we design a two-stage encoding mechanism, which, combined with error-correcting codes, enables reliable recovery of generation time with theoretically perfect accuracy. Both theoretical analysis and experiments demonstrate that our framework satisfies the reliability requirements for judicial evidence and offers a practical solution for future AIGC-related intellectual property disputes.