論文の概要: Building Intelligence Identification System via Large Language Model Watermarking: A Survey and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11100v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 07:20:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 19:50:52.984796
• Title: Building Intelligence Identification System via Large Language Model Watermarking: A Survey and Beyond
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル透かしによるインテリジェンス同定システムの構築
• Authors: Xuhong Wang, Haoyu Jiang, Yi Yu, Jingru Yu, Yilun Lin, Ping Yi, Yingchun Wang, Qiao Yu, Li Li, Fei-Yue Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多種多様な産業に統合され、不正な複製と誤用により重大なセキュリティリスクが生じる。 本稿では,識別過程を体系化し,より正確でカスタマイズされた透かしを実現する相互情報理論に基づく数学的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.87511525596695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Large Language Models (LLMs) are increasingly integrated into diverse industries, posing substantial security risks due to unauthorized replication and misuse. To mitigate these concerns, robust identification mechanisms are widely acknowledged as an effective strategy. Identification systems for LLMs now rely heavily on watermarking technology to manage and protect intellectual property and ensure data security. However, previous studies have primarily concentrated on the basic principles of algorithms and lacked a comprehensive analysis of watermarking theory and practice from the perspective of intelligent identification. To bridge this gap, firstly, we explore how a robust identity recognition system can be effectively implemented and managed within LLMs by various participants using watermarking technology. Secondly, we propose a mathematical framework based on mutual information theory, which systematizes the identification process to achieve more precise and customized watermarking. Additionally, we present a comprehensive evaluation of performance metrics for LLM watermarking, reflecting participant preferences and advancing discussions on its identification applications. Lastly, we outline the existing challenges in current watermarking technologies and theoretical frameworks, and provide directional guidance to address these challenges. Our systematic classification and detailed exposition aim to enhance the comparison and evaluation of various methods, fostering further research and development toward a transparent, secure, and equitable LLM ecosystem.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多種多様な産業に統合され、不正な複製と誤用により重大なセキュリティリスクが生じる。 これらの懸念を軽減するため、堅牢な識別メカニズムは効果的な戦略として広く認識されている。 LLMの識別システムは、知的財産を管理し保護し、データのセキュリティを確保するための透かし技術に大きく依存している。 しかし、従来の研究は主にアルゴリズムの基本原理に集中しており、知的識別の観点からの透かし理論と実践の包括的な分析を欠いていた。 このギャップを埋めるために、まず、ウォーターマーキング技術を用いて、様々な参加者がLLM内で堅牢なID認識システムを効果的に実装し、管理する方法を検討する。 第2に,より正確でカスタマイズされた透かしを実現するために識別プロセスを体系化する相互情報理論に基づく数学的枠組みを提案する。 さらに,LLM透かしの性能指標を総合的に評価し,選好を反映し,識別アプリケーションに関する議論を進める。 最後に、現在の透かし技術や理論フレームワークにおける既存の課題について概説し、これらの課題に対処するための方向性を示す。 我々の体系的な分類と詳細な展示は、様々な方法の比較と評価を強化し、透明でセキュアで公平なLLMエコシステムに向けたさらなる研究と開発を促進することを目的としている。

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