AliMark：提升句子级水印抗文本改写鲁棒性
密码学与安全
2026-05-29 v1 人工智能
计算与语言
机器学习
摘要
现有句子级水印方法通过锚定文本语义来增强对改写的鲁棒性，但其基于前缀的设计仍然容易受到结构性扰动的攻击，如句子拆分和合并，这些扰动常见于强改写器如DIPPER和GPT-3.5。为缓解此问题，我们提出AliMark，将句子级水印重新建模为位序列编码与潜在水印文本与密钥位序列之间的对齐问题。值得注意的是，我们的方法采用两阶段检测策略：生成多个重构文本变体，并对其提取的位序列与密钥位序列进行自适应对齐，以最小化对齐成本。这种多候选对齐设计自然提高了对句子合并和拆分的鲁棒性。大量实验表明，AliMark在多样化的改写攻击下均显著优于最先进的基线方法。
引用
@article{arxiv.2605.29434,
title = {AliMark: Enhancing Robustness of Sentence-Level Watermarking Against Text Paraphrasing},
author = {Yuexin Li and Wenjie Qu and Linyu Wu and Yulin Chen and Yufei He and Tri Cao and Bryan Hooi and Jiaheng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.29434},
year = {2026}
}
备注
Accepted by ICML 2026