面向生成式表格数据的自适应且鲁健水印

近年来，针对生成式表格数据进行水印化已成为防止合成数据滥用的重要框架。然而，尽管表格数据水印方法在诸多方面都表现出理想的特性（如高保真度、可检测性和鲁健性），但其发现往往仅针对常见的无感知和对抗性攻击提供经验性保障。本文研究了一种灵活且鲁健的生成式表格数据水印算法。具体而言，我们对该算法在保真度、可检测性、鲁健性和解码困难性等指标上的表现提供了理论保证。本文引入的证明技术或可独立用于其他机器学习领域。最后，我们在合成数据和真实表格数据集上验证了理论发现。