論文の概要: An Entropy-based Text Watermarking Detection Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13485v2
- Date: Tue, 2 Apr 2024 12:31:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 07:58:37.260887
- 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: 本研究では,エントロピーを用いた透かし検出(EWD)を提案する。
提案手法は,低エントロピーシナリオにおいてより優れた検出性能を達成でき,また,本手法は汎用的であり,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。
- 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 during watermark detection should be adjusted according to its entropy, rather than setting the weights 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 influence 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 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。
本研究は, 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十分に考慮し, 透かし検出時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, そのエントロピーに応じて調整することを提案した。
具体的には,電子透かし検出(EWD)を提案し,透かし検出時の重みに高いエントロピートークンを付与し,透かしの程度をよりよく反映する。
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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