Distributional Information Embedding: A Framework for Multi-bit Watermarking
作者: Haiyun He, Yepeng Liu, Ziqiao Wang, Yongyi Mao, Yuheng Bu
分类: cs.CR, cs.IT, cs.LG
发布日期: 2025-01-27 (更新: 2025-07-01)
💡 一句话要点
提出分布信息嵌入框架，用于大语言模型多比特水印
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 水印 信息嵌入 分布信息嵌入 文本生成 信息论 版权保护
📋 核心要点
- 传统信息嵌入方法难以直接应用于LLM水印，因为LLM水印需要在文本生成过程中主动嵌入信息。
- 论文提出了分布信息嵌入框架，通过调整token分布来嵌入水印，并分析了文本质量、可检测性和信息速率之间的权衡。
- 理论分析表明，最大可实现速率与LLM输出分布的熵相关，并给出了有限token情况下最大化检测概率的方案。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的问题，即分布信息嵌入，其动机是大语言模型（LLM）多比特水印的实际需求。与传统的将信息嵌入到预先存在的主信号中的信息嵌入不同，LLM水印主动控制文本生成过程——调整token分布——以嵌入可检测的信号。我们开发了一个信息论框架来分析这个分布信息嵌入问题，描述了三个关键性能指标之间的基本权衡：文本质量、可检测性和信息速率。在渐近状态下，我们证明了具有消失误差的最大可实现速率对应于LLM输出分布的熵，并随着允许的失真增加而增加。我们还描述了实现此速率的最佳水印方案。将分析扩展到具有非独立同分布token的有限token情况，我们确定了在遵守误报和失真约束的同时，最大化检测概率的方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）的多比特水印问题。现有方法通常依赖于将信息嵌入到已存在的文本中，而LLM水印需要在生成文本的过程中主动嵌入信息，这带来了新的挑战，例如如何在保证文本质量的同时，提高水印的检测率和信息嵌入速率。现有方法在文本质量、检测率和信息速率之间难以达到平衡。
核心思路：论文的核心思路是通过控制LLM的token分布来嵌入水印。具体来说，通过调整LLM生成每个token的概率分布，使得生成的文本包含可检测的水印信号。这种方法允许在文本生成过程中主动嵌入信息，从而更好地控制文本质量、检测率和信息速率之间的权衡。
技术框架：论文构建了一个信息论框架来分析分布信息嵌入问题。该框架主要包含以下几个阶段：1) 定义LLM的输出分布；2) 设计水印嵌入方案，该方案通过调整token分布来嵌入信息；3) 分析文本质量、可检测性和信息速率之间的权衡关系；4) 提出优化方案，以在满足文本质量约束的条件下，最大化检测率和信息速率。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了分布信息嵌入的概念，并将其应用于LLM水印。与传统的信息嵌入方法不同，该方法不是将信息嵌入到已存在的信号中，而是通过控制信号的生成过程来嵌入信息。这种方法更适合于LLM水印，因为它可以更好地控制文本质量、检测率和信息速率之间的权衡。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用KL散度来衡量文本质量的失真；2) 设计了一种基于熵的水印嵌入方案，该方案可以最大化信息速率；3) 提出了一种在有限token情况下最大化检测概率的方案，该方案考虑了非独立同分布token的影响。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过理论分析和实验验证，证明了所提出的分布信息嵌入框架的有效性。在渐近状态下，论文证明了最大可实现速率与LLM输出分布的熵相关，并给出了实现该速率的最佳水印方案。在有限token情况下，论文提出了一种最大化检测概率的方案，并在实验中取得了良好的效果（具体数据未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于版权保护、内容溯源、防止恶意文本生成等领域。通过在LLM生成的文本中嵌入水印，可以有效追踪文本的来源，防止未经授权的使用和传播。此外，该技术还可以用于检测和过滤恶意文本，例如虚假新闻和仇恨言论，从而维护网络安全和信息安全。
📄 摘要（原文）
This paper introduces a novel problem, distributional information embedding, motivated by the practical demands of multi-bit watermarking for large language models (LLMs). Unlike traditional information embedding, which embeds information into a pre-existing host signal, LLM watermarking actively controls the text generation process--adjusting the token distribution--to embed a detectable signal. We develop an information-theoretic framework to analyze this distributional information embedding problem, characterizing the fundamental trade-offs among three critical performance metrics: text quality, detectability, and information rate. In the asymptotic regime, we demonstrate that the maximum achievable rate with vanishing error corresponds to the entropy of the LLM's output distribution and increases with higher allowable distortion. We also characterize the optimal watermarking scheme to achieve this rate. Extending the analysis to the finite-token case with non-i.i.d. tokens, we identify schemes that maximize detection probability while adhering to constraints on false alarm and distortion.