論文の概要: ImF: Implicit Fingerprint for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21805v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 05:47:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 19:09:59.391545
• Title: ImF: Implicit Fingerprint for Large Language Models
• Title（参考訳）: ImF: 大きな言語モデルのための暗黙のフィンガープリント
• Authors: Wu jiaxuan, Peng Wanli, Fu hang, Xue Yiming, Wen juan,
• Abstract要約: 我々はImF(Implicit Fingerprints)と呼ばれる新しい指紋注入パラダイムを提案する。 ImFは強力な意味的相関を持つ指紋ペアを構築し、大きな言語モデル(LLM)内の自然な質問応答ペアとして扱う。 実験により,ImFは敵条件下で高い検証成功率を維持していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training large language models (LLMs) is resource-intensive and expensive, making intellectual property (IP) protection essential. Most existing model fingerprint methods inject fingerprints into LLMs to protect model ownership. These methods create fingerprint pairs with weak semantic correlations, lacking the contextual coherence and semantic relatedness founded in normal question-answer (QA) pairs in LLMs. In this paper, we propose a Generation Revision Intervention (GRI) attack that can effectively exploit this flaw to erase fingerprints, highlighting the need for more secure model fingerprint methods. Thus, we propose a novel injected fingerprint paradigm called Implicit Fingerprints (ImF). ImF constructs fingerprint pairs with strong semantic correlations, disguising them as natural QA pairs within LLMs. This ensures the fingerprints are consistent with normal model behavior, making them indistinguishable and robust against detection and removal. Our experiment on multiple LLMs demonstrates that ImF retains high verification success rates under adversarial conditions, offering a reliable solution for protecting LLM ownership.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の訓練は資源集約的で高価であり、知的財産権(IP)保護が不可欠である。 既存のモデル指紋法のほとんどは、モデルの所有権を保護するためにLLMに指紋を注入する。 これらの手法は,LLMの通常の問合せ (QA) 対に生じる文脈的コヒーレンスと意味的関連性を欠いた,弱い意味的相関を持つ指紋対を生成する。 本稿では,この欠陥を効果的に活用して指紋を消去できるジェネレーション・リビジョン・インターベンション(GRI)攻撃を提案する。 そこで本研究では,ImF (Implicit Fingerprints) と呼ばれる新しい指紋注入パラダイムを提案する。 ImFは強力な意味的相関を持つ指紋ペアを構築し、LLM内の自然なQAペアとして分類する。 これにより、指紋は通常のモデル動作と一致し、検出や削除に対して識別不能で堅牢になる。 複数のLLMに対する実験により、ImFは敵条件下で高い検証成功率を維持し、LLMの所有権を保護するための信頼性の高いソリューションを提供することが示された。

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