論文の概要: ChainMark: Model-Free LLM Watermarking with Closed-Form Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.18445v1
• Date: Mon, 20 Jul 2026 18:56:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.217976
• Title: ChainMark: Model-Free LLM Watermarking with Closed-Form Calibration
• Title（参考訳）: ChainMark: クローズドフォームキャリブレーションによるモデルフリーLCM透かし
• Authors: Chengheng Li-Chen, Kyuhee Kim,
• Abstract要約: ChainMarkは、キー付きSHA-256を介して語彙をS状態に分割するアクティブな透かしである。 我々は、ターゲットFPR、テキストの長さ、予算を最小状態数にマッピングする閉形式S*(n, rho, α)を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Regulatory regimes such as the EU AI Act mandate machine-readable marking of synthetic text, but existing watermark detectors rely on the generating LM and on heuristic thresholds with no closed-form calibration. We introduce ChainMark, an active watermark that partitions the vocabulary into S states via keyed SHA-256 and forces a hard Markov transition on a fraction rho of positions; the detector replays the partition from the same key in O(n) hash operations, with no LM access. We derive a closed-form S*(n, rho, alpha) mapping a target FPR, text length, and budget to the minimum state count (Theorem 1), prove a universal robustness threshold delta* = 1 - 1/sqrt(2) approximately 29.3% that is invariant in (S, rho, n) (Theorem 2), and generalise both to any k-regular transition topology (Theorem 3). Across three instruction-tuned LLMs and four domains, ChainMark strictly dominates KGW and SWEET under translation and random-substitution attacks at matched budget; a one-corpus empirical recalibration restores the 1% target FPR on natural-language text.
• Abstract（参考訳）: EU AI Actのような規制体制は、機械可読な合成テキストのマーキングを義務付けるが、既存の透かし検出器は、LMの生成と、クローズドフォームキャリブレーションのないヒューリスティックしきい値に依存している。 キー付きSHA-256を介して語彙をS状態に分割し、少数の位置でハードマルコフ遷移を強制する活性な透かしであるChainMarkを導入し、検出器はO(n)ハッシュ操作で同じキーから分割を再生する。 対象 FPR, テキスト長, 予算を最小状態数 (Theorem 1) にマッピングした閉形式 S*(n, rho, α) を導出し, デルタ* = 1 - 1/sqrt(2) を (S, rho, n) (Theorem 2) で不変である約 29.3% で証明し, k-正則遷移位相を一般化する(Theorem 3)。 3つの命令調整 LLM と4つのドメインにわたって、ChainMark は翻訳と一致した予算でのランダム置換攻撃において、KGW と SWEET を厳密に支配している。

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