論文の概要: An Entropy-based Text Watermarking Detection Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13485v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 10:40:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 17:18:34.479531
• Title: An Entropy-based Text Watermarking Detection Method
• Title（参考訳）: エントロピーに基づくテキスト透かし検出法
• Authors: Yijian Lu, Aiwei Liu, Dianzhi Yu, Jingjing Li, Irwin King,
• Abstract要約: トークンエントロピーの影響は、透かし検出プロセスにおいて完全に考慮すべきである。 本研究では,透かし検出時に高いエントロピートークンを高い重みを与えるエントロピーベースの透かし検出(EWD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.40123238040657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently, text watermarking algorithms for large language models (LLMs) can embed hidden features to texts generated by LLMs to facilitate subsequent detection, thus alleviating the problem of misuse of LLMs. Although the current text watermarking algorithms perform well in most high-entropy scenarios, its performance in low-entropy scenarios still needs to be improved. In this work, we proposed that the influence of token entropy should be fully considered in the watermark detection process, that is, the weight of each token should be adjusted according to its entropy during watermark detection, rather than setting the weight of all tokens to the same value as in previous methods. Specifically, we proposed an Entropy-based Watermark Detection (EWD) that gives higher-entropy tokens higher weights during watermark detection, so as to better reflect the degree of watermarking. Furthermore, the proposed detection process is training-free and fully automated. %In actual detection, we use a proxy-LLM to calculate the entropy of each token, without the need to use the original LLM. In the experiment, we found that our method can achieve better detection performance in low-entropy scenarios, and our method is also general and can be applied to texts with different entropy distributions. Our code and data will be available online.
• Abstract（参考訳）: 現在、大規模言語モデル(LLM)用のテキスト透かしアルゴリズムは、LLMが生成したテキストに隠れた特徴を埋め込んで、後続の検出を容易にするため、LLMの誤用の問題を軽減することができる。 現在のテキスト透かしアルゴリズムは、ほとんどの高エントロピーシナリオでよく機能するが、低エントロピーシナリオでの性能は改善する必要がある。 本研究では,全てのトークンの重みを従来の方法と同じ値に設定するのではなく,透かし検出過程において,トークンエントロピーの影響を完全に考慮し,各トークンの重みを透かし検出中にそのエントロピーに応じて調整するべきであることを提案する。 具体的には,透かし検出において高いエントロピートークンを高い重みを与えるエントロピーベースの透かし検出(EWD)を提案し,透かしの程度をよく反映した。 さらに、提案する検出プロセスは、トレーニング不要で、完全に自動化されている。 % 実際の検出では,各トークンのエントロピーを計算するためにプロキシLLMを使用する。 実験の結果,低エントロピーのシナリオでは検出性能が向上し,また,異なるエントロピー分布を持つテキストにも適用可能であることがわかった。 私たちのコードとデータはオンラインで公開されます。

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