論文の概要: Web Intellectual Property at Risk: Preventing Unauthorized Real-Time Retrieval by Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12655v2
• Date: Fri, 06 Jun 2025 04:55:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:42.977481
• Title: Web Intellectual Property at Risk: Preventing Unauthorized Real-Time Retrieval by Large Language Models
• Title（参考訳）: Web知的財産権のリスク:大規模言語モデルによる未認可リアルタイム検索の防止
• Authors: Yisheng Zhong, Yizhu Wen, Junfeng Guo, Mehran Kafai, Heng Huang, Hanqing Guo, Zhuangdi Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,Webコンテンツ作成者に対して,不正な抽出と再配布からWebベースのIPを保護するための新しいフレームワークを提案する。 提案手法はモチベーションの原則に従い,難解なブラックボックス最適化問題に効果的に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.270849415269936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The protection of cyber Intellectual Property (IP) such as web content is an increasingly critical concern. The rise of large language models (LLMs) with online retrieval capabilities enables convenient access to information but often undermines the rights of original content creators. As users increasingly rely on LLM-generated responses, they gradually diminish direct engagement with original information sources, which will significantly reduce the incentives for IP creators to contribute, and lead to a saturating cyberspace with more AI-generated content. In response, we propose a novel defense framework that empowers web content creators to safeguard their web-based IP from unauthorized LLM real-time extraction and redistribution by leveraging the semantic understanding capability of LLMs themselves. Our method follows principled motivations and effectively addresses an intractable black-box optimization problem. Real-world experiments demonstrated that our methods improve defense success rates from 2.5% to 88.6% on different LLMs, outperforming traditional defenses such as configuration-based restrictions.
• Abstract（参考訳）: ウェブコンテンツのようなサイバー知的財産権(IP)の保護はますます重要な問題となっている。 オンライン検索機能を備えた大規模言語モデル(LLM)の台頭は、情報への便利なアクセスを可能にするが、しばしばオリジナルコンテンツクリエーターの権利を損なう。 ユーザがLSM生成のレスポンスにますます依存するにつれて、元の情報ソースとの直接の関わりは徐々に減少し、IP作成者が貢献するインセンティブが大幅に減少し、AI生成コンテンツがより多くなる飽和したサイバースペースにつながる。 そこで本研究では,LLM自体のセマンティック理解機能を活用して,Webコンテンツ作成者に対して,許可されていないLLMのリアルタイム抽出と再配布からWebベースのIPを保護するための,新たな防衛フレームワークを提案する。 提案手法はモチベーションの原則に従い,難解なブラックボックス最適化問題に効果的に対処する。 実世界の実験では、我々の手法は異なるLLMにおいて2.5%から88.6%の防衛成功率を向上し、構成に基づく制限のような従来の防衛よりも優れていた。

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