Can Watermarking Large Language Models Prevent Copyrighted Text Generation and Hide Training Data?

📄 arXiv: 2407.17417v3 📥 PDF

作者: Michael-Andrei Panaitescu-Liess, Zora Che, Bang An, Yuancheng Xu, Pankayaraj Pathmanathan, Souradip Chakraborty, Sicheng Zhu, Tom Goldstein, Furong Huang

分类: cs.LG

发布日期: 2024-07-24 (更新: 2025-06-05)

备注: 19 pages, 7 figures. Published at AAAI 2025. Code will be available at https://github.com/michael-panaitescu/watermark_copyright_aaai25

💡 一句话要点

研究水印技术对大语言模型版权保护和训练数据隐私的影响

🎯 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 版权保护 成员推理攻击 数据隐私

📋 核心要点

  1. 大型语言模型可能生成受版权保护的内容，引发版权侵权担忧，现有方法缺乏有效防御。
  2. 论文研究水印技术在LLM中的应用，旨在降低生成受版权保护文本的概率，作为一种威慑手段。
  3. 实验发现水印技术虽然降低了版权文本生成，但意外降低了成员推理攻击的成功率，并提出了自适应方法改进。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在生成多样化和上下文丰富的文本方面表现出令人印象深刻的能力。然而，由于LLMs可能无意中生成受版权保护的材料，因此出现了关于版权侵权的担忧。本文首先研究了水印LLMs作为防止生成受版权保护文本的威慑手段的有效性。通过理论分析和实证评估，我们证明了将水印纳入LLMs可以显著降低生成受版权保护内容的可能性，从而解决了LLMs部署中的一个关键问题。然而，我们也发现水印可能会对成员推理攻击(MIAs)产生意想不到的后果，MIAs旨在辨别样本是否为预训练数据集的一部分，并可能用于检测版权违规行为。令人惊讶的是，我们发现水印对MIAs的成功率产生了不利影响，从而使检测预训练数据集中受版权保护的文本的任务变得复杂。这些结果揭示了不同监管措施之间复杂的相互作用，这些措施可能会以不可预见的方式相互影响。最后，我们提出了一种自适应技术来提高最近的MIA在水印下的成功率。我们的发现强调了开发自适应方法来研究LLMs中具有潜在法律影响的关键问题的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）可能生成受版权保护文本的问题，以及如何有效防止或检测这种侵权行为。现有方法，如直接检测生成的文本是否与已知版权文本相似，存在效率和准确性问题。此外，如何保护训练数据不被恶意推断也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用水印技术，在LLM生成的文本中嵌入难以察觉的信号，一方面降低生成版权文本的概率，另一方面尝试辅助成员推理攻击（MIAs），从而检测是否使用了受版权保护的训练数据。水印作为一种威慑手段，旨在降低模型生成侵权内容的可能性。

技术框架：论文的研究框架主要包含以下几个阶段：1) 分析水印技术对生成版权文本的影响；2) 评估水印对成员推理攻击（MIAs）的影响，特别是成功率；3) 提出自适应技术，以提高水印存在情况下MIAs的性能。整体流程是先评估水印的积极作用（降低版权风险），再评估其负面影响（降低MIAs成功率），最后提出改进方案。

关键创新：论文的关键创新在于揭示了水印技术在LLM中应用的两面性：虽然它可以降低生成版权文本的风险，但同时也会降低成员推理攻击的有效性。此外，提出了自适应技术来缓解水印对MIAs的负面影响，这是一种针对特定场景的优化方法。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 水印嵌入的具体方法（例如，选择特定的token子集进行概率偏移）；2) 成员推理攻击的具体算法和参数设置；3) 自适应技术的具体实现，例如，如何调整MIA算法以适应水印的存在。具体的损失函数、网络结构等细节可能取决于所使用的具体LLM和MIA算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，在LLM中加入水印可以显著降低生成受版权保护文本的概率。然而，令人惊讶的是，水印的存在会降低成员推理攻击（MIAs）的成功率。为了解决这个问题，论文提出了一种自适应技术，可以提高水印存在情况下MIAs的性能。这些结果表明，在LLM中应用水印技术需要权衡其对版权保护和数据隐私的影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要生成文本的场景，例如内容创作、机器翻译、对话系统等。通过水印技术，可以降低LLM生成侵权内容的风险，保护版权所有者的权益。同时，研究也提醒开发者注意水印技术可能带来的副作用，并开发相应的应对措施，以确保模型的安全性和可靠性。未来的研究可以探索更鲁棒、更隐蔽的水印技术，以及更有效的成员推理攻击方法。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in generating diverse and contextually rich text. However, concerns regarding copyright infringement arise as LLMs may inadvertently produce copyrighted material. In this paper, we first investigate the effectiveness of watermarking LLMs as a deterrent against the generation of copyrighted texts. Through theoretical analysis and empirical evaluation, we demonstrate that incorporating watermarks into LLMs significantly reduces the likelihood of generating copyrighted content, thereby addressing a critical concern in the deployment of LLMs. However, we also find that watermarking can have unintended consequences on Membership Inference Attacks (MIAs), which aim to discern whether a sample was part of the pretraining dataset and may be used to detect copyright violations. Surprisingly, we find that watermarking adversely affects the success rate of MIAs, complicating the task of detecting copyrighted text in the pretraining dataset. These results reveal the complex interplay between different regulatory measures, which may impact each other in unforeseen ways. Finally, we propose an adaptive technique to improve the success rate of a recent MIA under watermarking. Our findings underscore the importance of developing adaptive methods to study critical problems in LLMs with potential legal implications.