論文の概要: LLM-Text Watermarking based on Lagrange Interpolation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05712v1
- Date: Fri, 09 May 2025 01:19:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.11901
- Title: LLM-Text Watermarking based on Lagrange Interpolation
- Title（参考訳）: ラグランジュ補間に基づくLLMテキスト透かし
- Authors: Jarosław Janas, Paweł Morawiecki, Josef Pieprzyk,
- Abstract要約: 本研究では,Lagrange に基づく LLM 生成テキストの透かし方式を提案する。
これにより、敵対者がテキストを大量に再編集した場合でも、秘密の作者の身元を復元することができる。
このスキームは極めて効果的であり、3つのポイントが敵の操作に耐えられる場合、著者のアイデンティティの回復を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3904534961196113
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid advancement of LLMs (Large Language Models) has established them as a foundational technology for many AI and ML powered human computer interactions. A critical challenge in this context is the attribution of LLM-generated text, either to the specific language model used or to the individual user who generated it. This is essential for combating misinformation, fake news, misinterpretation, and plagiarism. One of the key techniques for addressing this issue is watermarking. This work presents a watermarking scheme for LLM-generated text based on Lagrange interpolation, which enables the recovery of a secret author identity even when the text has been heavily redacted by an adversary. The core idea is to embed a continuous sequence of points (x, f(x)) that lie on a single straight line. The x-coordinates are generated pseudorandomly using either an LFSR (when security is not a priority) or a cryptographically secure NFSR for high-security applications. The scheme efficiency and resilience to adversarial modifications are analysed. Experimental results show that the proposed method is highly effective, allowing the recovery of the author identity when as few as three points survive adversarial manipulation.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、多くのAIとMLによる人間のコンピュータインタラクションの基盤技術として確立されている。
この文脈における重要な課題は LLM 生成したテキストの帰属であり、使用する言語モデルや生成した個々のユーザへの帰属である。
これは誤報、偽ニュース、誤解釈、盗作と戦うために不可欠である。
この問題に対処する重要なテクニックの1つは、透かしである。
本研究では,Lagrange補間に基づくLLM生成テキストの透かし方式を提案する。
中心となる考え方は、一直線上の点 (x, f(x)) の連続列を埋め込むことである。
x座標は、LFSR(セキュリティが優先されていない場合)または高セキュリティアプリケーションに対して暗号的にセキュアなNFSRを使用して擬似ランダムに生成される。
逆修正に対するスキーム効率とレジリエンスを解析する。
実験の結果,提案手法は高い有効性を示し,3つのポイントが対数操作に耐えられる場合に,著者の身元を復元できることがわかった。
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