論文の概要: A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07913v5
• Date: Thu, 1 Aug 2024 14:35:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-02 14:45:13.273542
• Title: A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるテキスト透かしの実態調査
• Authors: Aiwei Liu, Leyi Pan, Yijian Lu, Jingjing Li, Xuming Hu, Xi Zhang, Lijie Wen, Irwin King, Hui Xiong, Philip S. Yu,
• Abstract要約: テキスト透かしアルゴリズムは、テキストコンテンツの著作権を保護するために不可欠である。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、これらの技術に革命をもたらした。 本稿では,テキスト透かし技術の現状を包括的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.36874607025909
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text watermarking algorithms are crucial for protecting the copyright of textual content. Historically, their capabilities and application scenarios were limited. However, recent advancements in large language models (LLMs) have revolutionized these techniques. LLMs not only enhance text watermarking algorithms with their advanced abilities but also create a need for employing these algorithms to protect their own copyrights or prevent potential misuse. This paper conducts a comprehensive survey of the current state of text watermarking technology, covering four main aspects: (1) an overview and comparison of different text watermarking techniques; (2) evaluation methods for text watermarking algorithms, including their detectability, impact on text or LLM quality, robustness under target or untargeted attacks; (3) potential application scenarios for text watermarking technology; (4) current challenges and future directions for text watermarking. This survey aims to provide researchers with a thorough understanding of text watermarking technology in the era of LLM, thereby promoting its further advancement.
• Abstract（参考訳）: テキスト透かしアルゴリズムは、テキストコンテンツの著作権を保護するために不可欠である。 歴史的には、その能力とアプリケーションシナリオは限られていた。 しかし、近年の大規模言語モデル(LLM)の進歩は、これらの技術に革命をもたらした。 LLMはテキスト透かしアルゴリズムを高度な能力で強化するだけでなく、これらのアルゴリズムを使って著作権を保護したり、誤用を防ぐ必要も生んでいる。 本報告では,テキスト透かし技術の現状について,(1)異なるテキスト透かし技術の概要と比較,(2)検出性,テキストやLLMの品質,ターゲット・未攻撃時の堅牢性,(3)テキスト透かし技術の潜在的な応用シナリオ,(4)テキスト透かし技術の今後の方向性など,4つの側面を網羅的に調査する。 本調査は, LLM時代のテキスト透かし技術について, 研究者に理解を深めることを目的としている。

関連論文リスト

• Can Watermarking Large Language Models Prevent Copyrighted Text Generation and Hide Training Data? [62.72729485995075]
  著作権文書の生成に対する抑止剤としての透かしの有効性について検討する。 我々は、透かしがメンバーシップ推論攻撃(MIA)の成功率に悪影響を及ぼすことを発見した。 透かしにおける最近のMIAの成功率を改善するための適応的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T16:53:09Z)
• On Evaluating The Performance of Watermarked Machine-Generated Texts Under Adversarial Attacks [20.972194348901958]
  まず、メインストリームのウォーターマーキングスキームと、機械生成テキストに対する削除攻撃を組み合わせます。 8つの透かし(5つのプレテキスト、3つのポストテキスト)と12のアタック(2つのプレテキスト、10のポストテキスト)を87のシナリオで評価した。 その結果、KGWとExponentialの透かしは高いテキスト品質と透かしの保持を提供するが、ほとんどの攻撃に対して脆弱であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T18:09:06Z)
• From Intentions to Techniques: A Comprehensive Taxonomy and Challenges in Text Watermarking for Large Language Models [6.2153353110363305]
  本稿では,透かし技術設計の背景にある様々な視点を統一的に概観する。 我々は異なる透かし技術の背後にある特定の意図に基づいて研究を分析する。 テキスト作成者保護の研究を促進するために,テキスト透かしにおけるギャップとオープンな課題を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T00:09:31Z)
• Topic-Based Watermarks for LLM-Generated Text [46.71493672772134]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)のためのトピックベースの新しい透かしアルゴリズムを提案する。 トピック固有のトークンバイアスを使用することで、生成されたテキストにトピック依存の透かしを埋め込む。 提案手法は,テキストトピックを99.99%の信頼度で分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T17:49:40Z)
• Necessary and Sufficient Watermark for Large Language Models [31.933103173481964]
  本稿では,テキストの品質を劣化させることなく,生成されたテキストに透かしを挿入するための,必要かつ十分な透かし(NS-Watermark)を提案する。 NS-Watermarkは既存の透かしよりも自然なテキストを生成することができることを示す。 特に機械翻訳タスクでは、NS-Watermarkは既存の透かし法を最大30BLEUスコアで上回ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T00:48:51Z)
• Towards Codable Watermarking for Injecting Multi-bits Information to LLMs [86.86436777626959]
  大規模言語モデル(LLM)は、流布とリアリズムを増大させるテキストを生成する。 既存の透かし方式はエンコーディング非効率であり、多様な情報エンコーディングニーズに柔軟に対応できない。 テキスト透かしを複数ビットでカスタマイズ可能な情報を運ぶことができるCTWL (Codable Text Watermarking for LLMs) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-29T14:11:15Z)
• Watermarking Conditional Text Generation for AI Detection: Unveiling Challenges and a Semantic-Aware Watermark Remedy [52.765898203824975]
  本研究では,条件付きテキスト生成と入力コンテキストの特性を考慮した意味認識型透かしアルゴリズムを提案する。 実験結果から,提案手法は様々なテキスト生成モデルに対して大幅な改善をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T20:24:22Z)
• On the Reliability of Watermarks for Large Language Models [95.87476978352659]
  本研究では,人間による書き直し後の透かしテキストの堅牢性,非透かしLDMによる言い換え,あるいはより長い手書き文書への混在性について検討する。 人や機械の言い回しをしても、透かしは検出可能である。 また、大きな文書に埋め込まれた透かし付きテキストの短いスパンに敏感な新しい検出手法についても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T17:58:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。