Building Intelligence Identification System via Large Language Model Watermarking: A Survey and Beyond

要約

大規模言語モデル (LLM) はさまざまな業界にますます統合されており、不正な複製や悪用によって重大なセキュリティ リスクが生じています。
これらの懸念を軽減するには、堅牢な識別メカニズムが効果的な戦略として広く認められています。
LLM の識別システムは現在、知的財産を管理および保護し、データのセキュリティを確保するために透かし技術に大きく依存しています。
しかし、これまでの研究は主にアルゴリズムの基本原理に焦点を当てており、インテリジェントな識別の観点から透かし理論と実践の包括的な分析が欠けていました。
このギャップを埋めるために、まず、透かし技術を使用して、さまざまな参加者が LLM 内で堅牢な ID 認識システムを効果的に実装および管理できる方法を検討します。
次に、相互情報量理論に基づいた数学的フレームワークを提案します。これは、より正確でカスタマイズされた透かしを実現するための識別プロセスを体系化します。
さらに、LLM 透かしのパフォーマンス指標の包括的な評価を提示し、参加者の好みを反映し、その識別アプリケーションに関する議論を進めます。
最後に、現在の透かし技術と理論的枠組みにおける既存の課題を概説し、これらの課題に対処するための方向性のガイダンスを提供します。
私たちの体系的な分類と詳細な解説は、さまざまな手法の比較と評価を強化し、透明性、安全性、公平性を備えた LLM エコシステムに向けたさらなる研究開発を促進することを目的としています。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) are increasingly integrated into diverse industries, posing substantial security risks due to unauthorized replication and misuse. To mitigate these concerns, robust identification mechanisms are widely acknowledged as an effective strategy. Identification systems for LLMs now rely heavily on watermarking technology to manage and protect intellectual property and ensure data security. However, previous studies have primarily concentrated on the basic principles of algorithms and lacked a comprehensive analysis of watermarking theory and practice from the perspective of intelligent identification. To bridge this gap, firstly, we explore how a robust identity recognition system can be effectively implemented and managed within LLMs by various participants using watermarking technology. Secondly, we propose a mathematical framework based on mutual information theory, which systematizes the identification process to achieve more precise and customized watermarking. Additionally, we present a comprehensive evaluation of performance metrics for LLM watermarking, reflecting participant preferences and advancing discussions on its identification applications. Lastly, we outline the existing challenges in current watermarking technologies and theoretical frameworks, and provide directional guidance to address these challenges. Our systematic classification and detailed exposition aim to enhance the comparison and evaluation of various methods, fostering further research and development toward a transparent, secure, and equitable LLM ecosystem.

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