論文の概要: ESpeW: Robust Copyright Protection for LLM-based EaaS via Embedding-Specific Watermark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17552v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 02:35:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:52:25.905897
• Title: ESpeW: Robust Copyright Protection for LLM-based EaaS via Embedding-Specific Watermark
• Title（参考訳）: ESpeW: 埋め込み特有な透かしによるLCMベースのEaaSのロバスト著作権保護
• Authors: Zongqi Wang, Baoyuan Wu, Jingyuan Deng, Yujiu Yang,
• Abstract要約: 組み込み・アズ・ア・サービス(Eding)はAIアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。 編集はモデル抽出攻撃に対して脆弱であり、著作権保護の緊急の必要性を強調している。 そこで我々は,Edingの著作権保護を堅牢にするための新しい埋め込み専用透かし (ESpeW) 機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.08021440235581
• License:
• Abstract: Embeddings as a Service (EaaS) is emerging as a crucial role in AI applications. Unfortunately, EaaS is vulnerable to model extraction attacks, highlighting the urgent need for copyright protection. Although some preliminary works propose applying embedding watermarks to protect EaaS, recent research reveals that these watermarks can be easily removed. Hence, it is crucial to inject robust watermarks resistant to watermark removal attacks. Existing watermarking methods typically inject a target embedding into embeddings through linear interpolation when the text contains triggers. However, this mechanism results in each watermarked embedding having the same component, which makes the watermark easy to identify and eliminate. Motivated by this, in this paper, we propose a novel embedding-specific watermarking (ESpeW) mechanism to offer robust copyright protection for EaaS. Our approach involves injecting unique, yet readily identifiable watermarks into each embedding. Watermarks inserted by ESpeW are designed to maintain a significant distance from one another and to avoid sharing common components, thus making it significantly more challenging to remove the watermarks. Extensive experiments on four popular datasets demonstrate that ESpeW can even watermark successfully against a highly aggressive removal strategy without sacrificing the quality of embeddings. Code is available at https://github.com/liudan193/ESpeW.
• Abstract（参考訳）: AIアプリケーションにおいて、埋め込み・アズ・ア・サービス(EaaS)が重要な役割を担っている。 残念ながら、EaaSはモデル抽出攻撃に対して脆弱であり、著作権保護の緊急の必要性を強調している。 いくつかの予備的な研究は、EaaSを保護するために埋め込み透かしを適用することを提案しているが、最近の研究はこれらの透かしを簡単に除去できることを明らかにしている。 したがって、透かし除去攻撃に抵抗する堅牢な透かしを注入することが重要である。 既存の透かし法は通常、テキストがトリガーを含むとき、線形補間を通してターゲットの埋め込みを埋め込みに注入する。 しかし、この機構は同一成分を有する各透かし埋め込みを生じるため、透かしの識別や除去が容易になる。 そこで本稿では,EaaSの堅牢な著作権保護を実現するために,新しい埋め込み専用透かし(ESpeW)機構を提案する。 当社のアプローチでは,各埋め込みにユニークな,かつ容易に識別可能な透かしを注入する。 ESpeWによって挿入された透かしは、互いにかなり距離を保ち、共通成分の共有を避けるように設計されているため、透かしの除去が著しく困難である。 4つの一般的なデータセットに対する大規模な実験は、ESpeWが埋め込みの品質を犠牲にすることなく、非常に攻撃的な除去戦略に対してうまくウォーターマークできることを示している。 コードはhttps://github.com/liudan193/ESpeW.comで入手できる。

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