Watermarking Language Models through Language Models

📄 arXiv: 2411.05091v2 📥 PDF

作者: Agnibh Dasgupta, Abdullah Tanvir, Xin Zhong

分类: cs.LG, cs.CL, cs.CR

发布日期: 2024-11-07 (更新: 2025-06-20)

💡 一句话要点

提出一种基于提示的语言模型水印框架，无需访问模型内部即可实现溯源与监管。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言模型水印 提示工程 模型溯源 内容监管 对抗鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有水印方法依赖模型内部信息或受限于静态规则，缺乏灵活性，且prompt指令控制生成行为的潜力未被充分挖掘。
  2. 提出一种基于提示的水印框架，通过Prompting LM生成指令，Marking LM生成水印文本，Detecting LM检测水印，实现动态水印。
  3. 实验表明，该水印框架在GPT-4o、Mistral、LLaMA3、DeepSeek等多种模型上有效，且对微调、蒸馏和对抗攻击具有鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于提示的语言模型水印框架，用于解决大型语言模型（LLM）输出的溯源、内容监管和模型责任问题。该框架完全在输入层面操作，无需访问模型参数或解码logits。它由三个协同组件构成：一个Prompting LM，用于从用户提示中合成水印指令；一个Marking LM，用于根据这些指令生成带水印的输出；以及一个Detecting LM，经过训练以分类响应是否带有嵌入的水印。这种模块化设计实现了动态水印，可以适应单个提示，同时与各种LLM架构兼容，包括专有模型和开源模型。实验结果表明，水印信号可以跨架构泛化，并在微调、模型蒸馏和基于提示的对抗攻击下保持鲁棒性，证明了该方法的有效性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）生成内容的溯源、监管和责任追究问题。现有水印方法通常需要访问模型内部参数或解码过程中的logits，这限制了其适用性和灵活性。此外，这些方法往往依赖于静态规则和token级别的扰动，难以适应不同的用户提示和生成任务。因此，需要一种无需访问模型内部信息，且能够动态适应不同prompt的水印方案。

核心思路：论文的核心思路是利用prompt工程来引导LLM生成带水印的文本。通过设计特定的prompt指令，可以控制LLM在生成过程中嵌入水印信息，而无需修改模型本身或访问其内部状态。这种方法具有高度的灵活性和可移植性，可以应用于各种不同的LLM架构。

技术框架：该框架包含三个主要模块：Prompting LM、Marking LM和Detecting LM。Prompting LM负责根据用户输入的prompt生成水印指令，这些指令指示Marking LM如何在生成文本中嵌入水印。Marking LM接收用户prompt和水印指令，生成带有水印的文本。Detecting LM则负责判断给定的文本是否包含水印。整个流程完全在输入层面进行，无需访问模型内部。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其完全基于prompt的特性。与传统的水印方法不同，该方法不需要访问模型参数或解码logits，因此可以应用于各种不同的LLM，包括黑盒模型。此外，该方法还具有动态水印的能力，可以根据不同的用户prompt生成不同的水印指令，从而提高水印的隐蔽性和鲁棒性。

关键设计：Prompting LM的设计需要能够理解用户prompt的意图，并生成合适的水印指令。Marking LM需要能够根据水印指令生成高质量的文本，同时保证水印的隐蔽性。Detecting LM需要能够准确地检测水印，同时避免误报。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能有所涉及，但摘要中未详细说明。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，该水印框架在多种LLM（如GPT-4o、Mistral、LLaMA3、DeepSeek）上具有良好的泛化能力。水印信号在微调、模型蒸馏和基于提示的对抗攻击下仍然保持鲁棒性，证明了该方法的有效性和抗攻击能力。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未详细给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于内容溯源、版权保护、虚假信息检测等领域。通过为LLM生成的内容添加水印，可以追踪内容的来源，防止恶意使用和传播。此外，该技术还可以用于评估LLM的安全性，检测模型是否被用于生成有害内容，从而提高LLM的社会责任感。

📄 摘要（原文）

Watermarking the outputs of large language models (LLMs) is critical for provenance tracing, content regulation, and model accountability. Existing approaches often rely on access to model internals or are constrained by static rules and token-level perturbations. Moreover, the idea of steering generative behavior via prompt-based instruction control remains largely underexplored. We introduce a prompt-guided watermarking framework that operates entirely at the input level and requires no access to model parameters or decoding logits. The framework comprises three cooperating components: a Prompting LM that synthesizes watermarking instructions from user prompts, a Marking LM that generates watermarked outputs conditioned on these instructions, and a Detecting LM trained to classify whether a response carries an embedded watermark. This modular design enables dynamic watermarking that adapts to individual prompts while remaining compatible with diverse LLM architectures, including both proprietary and open-weight models. We evaluate the framework over 25 combinations of Prompting and Marking LMs, such as GPT-4o, Mistral, LLaMA3, and DeepSeek. Experimental results show that watermark signals generalize across architectures and remain robust under fine-tuning, model distillation, and prompt-based adversarial attacks, demonstrating the effectiveness and robustness of the proposed approach.