从意图到技术：大语言模型文本水印的综合分类与挑战
计算与语言
2025-07-08 v2 人工智能
摘要
随着大语言模型（LLMs）的快速发展，保护文本内容免受未授权使用的能力至关重要。水印提供了关键解决方案，既能保护 LLM 生成的文本，也能保护普通文本来源。本文通过综合调查研究文献，提出了关于设计水印技术背后不同视角的统一概述。我们的工作具有两个关键优势：（1）我们基于水印技术背后特定意图、所用评估数据集、以及水印的添加与移除方法，构建了一个 cohesive 的分类框架。（2）我们概述了文本水印研究中的空白和开放性挑战，以推动保护文本作者身份的研究。广泛的覆盖面和详尽的分析使我们的工作区别于其他工作，勾勒了大语言模型文本水印演变景观。
引用
@article{arxiv.2406.11106,
title = {From Intentions to Techniques: A Comprehensive Taxonomy and Challenges in Text Watermarking for Large Language Models},
author = {Harsh Nishant Lalai and Aashish Anantha Ramakrishnan and Raj Sanjay Shah and Dongwon Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.11106},
year = {2025}
}
备注
NAACL Findings 2025