論文の概要: No Free Lunch in LLM Watermarking: Trade-offs in Watermarking Design Choices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16187v3
• Date: Wed, 13 Nov 2024 15:14:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:39.466715
• Title: No Free Lunch in LLM Watermarking: Trade-offs in Watermarking Design Choices
• Title（参考訳）: LLMウォーターマーキングにおけるフリーランチ:ウォーターマーキング設計選択におけるトレードオフ
• Authors: Qi Pang, Shengyuan Hu, Wenting Zheng, Virginia Smith,
• Abstract要約: LLM透かし方式における一般的な設計選択は、結果のシステムが驚くほど攻撃を受けやすいことを示す。 本稿では, LLM透かしのガイドラインと防御について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.20770405297239
• License:
• Abstract: Advances in generative models have made it possible for AI-generated text, code, and images to mirror human-generated content in many applications. Watermarking, a technique that aims to embed information in the output of a model to verify its source, is useful for mitigating the misuse of such AI-generated content. However, we show that common design choices in LLM watermarking schemes make the resulting systems surprisingly susceptible to attack -- leading to fundamental trade-offs in robustness, utility, and usability. To navigate these trade-offs, we rigorously study a set of simple yet effective attacks on common watermarking systems, and propose guidelines and defenses for LLM watermarking in practice.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの進歩により、AIが生成したテキスト、コード、画像が、多くのアプリケーションで生成したコンテンツのミラーリングを可能にした。 モデル出力に情報を埋め込んでソースを検証する技術であるウォーターマーキングは、そのようなAI生成コンテンツの誤用を軽減するのに有用である。 しかし、LCMの透かし方式における一般的な設計選択は、結果のシステムが驚くほど攻撃を受けやすいことを示しています。 これらのトレードオフをナビゲートするために,一般的な透かしシステムに対する簡易かつ効果的な攻撃のセットを厳格に研究し,実際にLLM透かしのガイドラインと防御について提案する。

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