Implicit Identity Technologies for LLMs: Fingerprinting and Watermarking across Datasets, Models, and Generated Content
作者: Bing Liu, Shunping Wang, Yufan Zhu, Xinyi Yu, Jing Huang, Linkang Du, Hongbin Pei, Wei Luo
分类: cs.CR, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2026-05-28
备注: Accepted by IJCAI-ECAI 2026. 11 pages, 1 figure. Survey and taxonomy of LLM fingerprinting and watermarking for identity, provenance, generated-content attribution, and asset protection
💡 一句话要点
提出LLM隐式身份技术框架，用于指纹识别和水印，实现数据集、模型和生成内容溯源。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 指纹识别 水印 身份验证 溯源
📋 核心要点
- 现有LLM指纹识别和水印技术分散，术语不一致，缺乏统一的框架和评估标准，难以有效保护LLM资产和追溯来源。
- 论文提出“隐式身份”概念，统一指纹识别（非侵入式）和水印（侵入式）两种技术，并构建基于生命周期的分类法。
- 论文建立了以可识别性、鲁棒性和可部署性为中心的评估框架，为LLM身份技术的研究和开发提供了结构化基础。
📝 摘要（中文）
本文对LLM指纹识别和水印技术进行了综述和分类，旨在实现身份验证、所有权验证、溯源以及生成内容归属。大型语言模型（LLM）需要在数据、计算和专业知识方面进行大量投资，并且越来越多地部署在高风险环境中，因此保护LLM相关资产并追溯其来源至关重要。现有的工作在数据集溯源、模型所有权和生成内容检测方面迅速扩展，但该领域仍然分散：指纹识别和水印的使用通常不一致，并且方法通常在孤立的特定资产环境中进行研究。为了解决这一差距，我们引入了隐式身份作为LLM系统中可验证但不能直接观察到的身份信号的统一抽象。我们将指纹识别定义为从内在特征导出的非侵入式身份，并将水印定义为故意嵌入到数据、模型或生成内容中的侵入式身份。然后，我们提出了一个基于生命周期的分类法，该分类法组织了跨数据集、模型和生成内容的技术，并进一步按验证语义将其分离：基于相似性的归属和密钥验证。最后，我们建立了一个以可识别性、鲁棒性和可部署性为中心的评估框架，总结了在实际访问和转换机制下的代表性指标。通过统一术语、生命周期阶段和评估目标，本综述为研究LLM身份技术以及开发更可靠的资产保护和溯源机制奠定了结构化基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有LLM指纹识别和水印技术研究分散，缺乏统一的术语、框架和评估标准。不同方法在数据集、模型和生成内容等不同资产上独立研究，难以进行有效比较和集成。这导致LLM资产保护和溯源面临挑战，例如难以验证模型所有权、追溯恶意生成内容的来源等。
核心思路：论文的核心思路是将LLM身份验证问题抽象为“隐式身份”的概念，将指纹识别和水印作为实现隐式身份的两种手段。指纹识别利用LLM固有的特征进行身份验证，而水印则通过在数据、模型或生成内容中嵌入特定信息来标识身份。通过统一的隐式身份视角，可以更好地理解和比较不同的指纹识别和水印技术。
技术框架：论文构建了一个基于生命周期的分类法，将LLM身份技术划分为数据集、模型和生成内容三个阶段。每个阶段又根据验证语义分为基于相似性的归属和密钥验证两种类型。此外，论文还提出了一个评估框架，包含可识别性、鲁棒性和可部署性三个维度，并定义了相应的评估指标。整体框架旨在为LLM身份技术的研究和开发提供一个结构化的组织和评估体系。
关键创新：论文的关键创新在于提出了“隐式身份”的概念，将指纹识别和水印技术统一到一个框架下。这有助于打破不同技术之间的壁垒，促进跨资产的身份验证和溯源。此外，论文提出的基于生命周期的分类法和评估框架也为该领域的研究提供了新的视角和工具。
关键设计：论文没有提出具体的算法或模型，而是侧重于概念框架的构建。关键设计在于对指纹识别和水印的定义，以及基于生命周期的分类法和评估框架的设计。这些设计旨在提供一个通用的、可扩展的平台，用于研究和比较不同的LLM身份技术。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于具体的指纹识别或水印算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于提出了“隐式身份”的概念，并构建了基于生命周期的分类法和评估框架，为LLM身份技术的研究提供了新的视角和工具。该研究为未来开发更可靠的LLM资产保护和溯源机制奠定了基础。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于LLM的所有权验证、生成内容溯源、恶意内容检测等领域。例如，可以利用指纹识别技术验证模型的开发者身份，防止模型被盗用或篡改；可以利用水印技术追溯生成内容的来源，打击虚假信息和恶意攻击。该研究有助于构建更安全、可信的LLM生态系统。
📄 摘要（原文）
This paper presents a survey and taxonomy of LLM fingerprinting and watermarking for identity, ownership verification, provenance, and generated-content attribution. Large language models (LLMs) require substantial investments in data, computation, and expertise, and are increasingly deployed in high-stakes settings, making it critical to protect LLM-related assets and trace their origins. Existing work has rapidly expanded across dataset provenance, model ownership, and generated-content detection, but the field remains fragmented: fingerprinting and watermarking are often used inconsistently, and methods are typically studied within isolated asset-specific settings. To address this gap, we introduce implicit identity as a unifying abstraction for verifiable but not directly observable identity signals in LLM systems. We distinguish fingerprinting as non-intrusive identity derived from intrinsic characteristics, and watermarking as intrusive identity deliberately embedded into data, models, or generated content. We then propose a lifecycle-based taxonomy that organises techniques across datasets, models, and generated content, and further separates them by verification semantics: similarity-based attribution and keyed verification. Finally, we establish an evaluation framework centred on identifiability, robustness, and deployability, summarising representative metrics under realistic access and transformation regimes. By unifying terminology, lifecycle stages, and evaluation objectives, this survey provides a structured foundation for studying LLM identity technologies and for developing more reliable mechanisms for asset protection and provenance.