論文の概要: AliMark: Enhancing Robustness of Sentence-Level Watermarking Against Text Paraphrasing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29434v1
- Date: Thu, 28 May 2026 06:30:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-30 00:00:30.946576
- Title: AliMark: Enhancing Robustness of Sentence-Level Watermarking Against Text Paraphrasing
- Title（参考訳）: AliMark: テキストパラフレーズに対する文レベル透かしのロバスト性を高める
- Authors: Yuexin Li, Wenjie Qu, Linyu Wu, Yulin Chen, Yufei He, Tri Cao, Bryan Hooi, Jiaheng Zhang,
- Abstract要約: AliMarkは、文レベルの透かしをビットシーケンスエンコーディングとアライメントの問題として再構成するフレームワークである。
AliMarkは様々なパラフレーズ攻撃で最先端のベースラインを大幅に上回ることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.03371974830747
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing sentence-level watermarking methods enhance robustness to paraphrasing by anchoring watermarks in sentence semantics. However, their prefix-based designs remain vulnerable to structural perturbations, such as sentence splitting and merging, which commonly arise under strong paraphrasers like DIPPER and GPT-3.5. To mitigate this issue, we propose AliMark, a framework that reformulates sentence-level watermarking as a bit sequence encoding and alignment problem between a potentially watermarked text and a secret bit sequence. Notably, our approach adopts a two-stage detection strategy: we generate multiple restructured text variants and adaptively align their extracted bit sequences with the secret bit sequence to minimize alignment cost. This multi-candidate alignment design naturally improves robustness to sentence merges and splits. Extensive experiments demonstrate that AliMark substantially outperforms state-of-the-art baselines under diverse paraphrasing attacks.
- Abstract（参考訳）: 既存の文レベルの透かし手法は、文意味論において、透かしをアンカーすることでパラフレーズ化に対する堅牢性を高める。
しかし、それらのプレフィックスベースの設計は、DIPPERやGPT-3.5のような強いパラフレーズの下で発生する文分割やマージのような構造的摂動に弱いままである。
この問題を軽減するために,AliMarkを提案する。AliMarkは,文レベルの透かしをビットシーケンスエンコーディングとして再構成し,潜在的透かしテキストと秘密ビットシーケンス間のアライメント問題を解消するフレームワークである。
特に,本手法では,複数の再構成テキスト変種を生成し,抽出したビット列を秘密ビット列に適応的に整列させてアライメントコストを最小化する2段階検出方式を採用する。
この多候補アライメント設計は、文のマージと分割に対する堅牢性を自然に改善する。
大規模な実験では、AliMarkは様々なパラフレーズ攻撃の下で最先端のベースラインを大幅に上回っている。
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