論文の概要: Security and Detectability Analysis of Unicode Text Watermarking Methods Against Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13325v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 13:40:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.679546
• Title: Security and Detectability Analysis of Unicode Text Watermarking Methods Against Large Language Models
• Title（参考訳）: Unicodeテキスト透かし方式の大規模言語モデルに対するセキュリティと検出可能性解析
• Authors: Malte Hellmeier,
• Abstract要約: テキストデータに対する透かしと機械学習モデルのセキュリティ関連領域について検討する。 既存のUnicodeテキスト透かし法は6つの大きな言語モデルで実装され分析された。 実験の結果,特に最新の推論モデルでは,透かし付きテキストを検出できることが示唆された。
• 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: Securing digital text is becoming increasingly relevant due to the widespread use of large language models. Individuals' fear of losing control over data when it is being used to train such machine learning models or when distinguishing model-generated output from text written by humans. Digital watermarking provides additional protection by embedding an invisible watermark within the data that requires protection. However, little work has been taken to analyze and verify if existing digital text watermarking methods are secure and undetectable by large language models. In this paper, we investigate the security-related area of watermarking and machine learning models for text data. In a controlled testbed of three experiments, ten existing Unicode text watermarking methods were implemented and analyzed across six large language models: GPT-5, GPT-4o, Teuken 7B, Llama 3.3, Claude Sonnet 4, and Gemini 2.5 Pro. The findings of our experiments indicate that, especially the latest reasoning models, can detect a watermarked text. Nevertheless, all models fail to extract the watermark unless implementation details in the form of source code are provided. We discuss the implications for security researchers and practitioners and outline future research opportunities to address security concerns.
• Abstract（参考訳）: デジタルテキストのセキュア化は、大規模言語モデルの普及により、ますます関連性が高まっている。 個人は、そのような機械学習モデルを訓練したり、人間が書いたテキストからモデル生成出力を区別する際に、データに対する制御を失うことを恐れている。 デジタル透かしは、保護を必要とするデータに見えない透かしを埋め込むことによって、さらなる保護を提供する。 しかし、既存のデジタルテキスト透かし手法が大規模言語モデルでは安全で検出不能であるかどうかを分析・検証する作業はほとんど行われていない。 本稿では,テキストデータに対する透かしと機械学習モデルのセキュリティ関連領域について検討する。 GPT-5、GPT-4o、Teuken 7B、Llama 3.3、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Proの計10種類のUnicodeテキスト透かしが実装され、分析された。 実験の結果,特に最新の推論モデルでは,透かし付きテキストを検出できることが示唆された。 それでも、ソースコードの形で実装の詳細が提供されない限り、すべてのモデルは透かしを抽出することができない。 セキュリティ研究者や実践者への影響について論じ,セキュリティ問題に対処する今後の研究機会について概説する。

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