論文の概要: Copyright Protection for Large Language Models: A Survey of Methods, Challenges, and Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11548v1
• Date: Fri, 15 Aug 2025 15:50:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:24.133501
• Title: Copyright Protection for Large Language Models: A Survey of Methods, Challenges, and Trends
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの著作権保護 : 方法・課題・動向調査
• Authors: Zhenhua Xu, Xubin Yue, Zhebo Wang, Qichen Liu, Xixiang Zhao, Jingxuan Zhang, Wenjun Zeng, Wengpeng Xing, Dezhang Kong, Changting Lin, Meng Han,
• Abstract要約: 大きな言語モデルの著作権保護は、開発コスト、プロプライエタリな価値、誤用の可能性を考えると、非常に重要である。 この調査は、LLM時代のテキスト透かしとモデル指紋技術の両方について、研究者に徹底的な理解を提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.790372877213855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Copyright protection for large language models is of critical importance, given their substantial development costs, proprietary value, and potential for misuse. Existing surveys have predominantly focused on techniques for tracing LLM-generated content-namely, text watermarking-while a systematic exploration of methods for protecting the models themselves (i.e., model watermarking and model fingerprinting) remains absent. Moreover, the relationships and distinctions among text watermarking, model watermarking, and model fingerprinting have not been comprehensively clarified. This work presents a comprehensive survey of the current state of LLM copyright protection technologies, with a focus on model fingerprinting, covering the following aspects: (1) clarifying the conceptual connection from text watermarking to model watermarking and fingerprinting, and adopting a unified terminology that incorporates model watermarking into the broader fingerprinting framework; (2) providing an overview and comparison of diverse text watermarking techniques, highlighting cases where such methods can function as model fingerprinting; (3) systematically categorizing and comparing existing model fingerprinting approaches for LLM copyright protection; (4) presenting, for the first time, techniques for fingerprint transfer and fingerprint removal; (5) summarizing evaluation metrics for model fingerprints, including effectiveness, harmlessness, robustness, stealthiness, and reliability; and (6) discussing open challenges and future research directions. This survey aims to offer researchers a thorough understanding of both text watermarking and model fingerprinting technologies in the era of LLMs, thereby fostering further advances in protecting their intellectual property.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルの著作権保護は、開発コスト、プロプライエタリな価値、誤用の可能性を考えると、非常に重要である。 既存の調査では、LLM生成したコンテンツ、すなわちテキスト透かしの追跡技術に主に焦点が当てられているが、モデル自身を保護する方法(モデル透かしとモデル指紋)の体系的な探索は残っていない。 さらに, テキスト透かし, モデル透かし, モデル指紋の関連性や区別は, 網羅的に解明されていない。 本研究は,LLM著作権保護技術の現状を包括的に調査し,(1)テキスト透かしからモデル透かし・指紋化への概念的関連を明らかにすること,(2)モデル透かしをより広範な指紋化フレームワークに組み込んだ統一用語を採用すること,(2)多様なテキスト透かし技術の概要と比較を提供すること,(2)そのような方法がモデル指紋化として機能するケースを強調すること,(3)既存のLLM著作権保護のためのモデル指紋化アプローチを体系的に分類・比較すること,(4)指紋転送と指紋除去のための技術,(5)有効性,無害性,堅牢性,盗難性,信頼性などのモデル指紋評価指標の要約,(6)オープンな研究の課題と課題を論じる。 この調査は、LLM時代のテキスト透かしとモデル指紋技術の両方について、研究者に徹底的な理解を提供することを目的としており、それによって、知的財産権保護のさらなる進歩を促進することを目的としている。

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