論文の概要: SynMark: Semantic-Coordinate Multi-Bit Watermarking during LLM Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.32017v1
• Date: Fri, 23 Oct 2026 00:36:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 01:38:06.314933
• Title: SynMark: Semantic-Coordinate Multi-Bit Watermarking during LLM Code Generation
• Title（参考訳）: SynMark: LLMコード生成時のセマンティックコーディネートマルチビット透かし
• Abstract要約: 表面依存型ルーティングを学習意味座標に置き換えるSynMarkを提案する。 透かし埋め込みにおいて、Scopeはキー付きルーティングのために機能的に等価な変種を整列したプレフィックスから意味座標を学習する。 透かし抽出のために、Tracedは変換されたコードからセマンティックルートを再計算し、信頼できないトークンのコントリビューションを抑えるために信頼性に富んだアグリゲーションを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.467152693271622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-generated code is increasingly reused across downstream applications and often undergoes identifier renaming or structural refactoring, making robustness to functionality-preserving edits essential for generative multi-bit code watermarking. Existing methods commonly derive message routes from surface-token prefixes, so such edits can desynchronize routing and degrade watermark recovery. We propose SynMark, which replaces surface-dependent routing with learned semantic coordinates and further calibrates residual recovery errors after transformation. For watermark embedding, Scope learns semantic coordinates from aligned prefixes of functionally equivalent variants for keyed routing and applies a syntax-aware adaptive bias during generation. For watermark extraction, Traced recomputes semantic routes from transformed code and uses reliability-weighted aggregation to suppress unreliable token contributions. Under 100% identifier renaming, SynMark retains 82.27% and 83.77% BitAcc on CodeLlama and DeepSeek-Coder, respectively. Across three code LMs, it also improves clean BitAcc and Pass@1 by up to 4.53 and 11.18 percentage points over the strongest watermarked baselines.
• Abstract（参考訳）: LLM生成コードは下流のアプリケーションにまたがって再利用され、識別子のリネームや構造的リファクタリングが行われ、複数ビットのコードウォーターマーキングに不可欠な機能保存編集が堅牢になる。 既存の方法は、通常、表面トーケンプレフィックスからメッセージルートを導出するので、そのような編集はルーティングを非同期化し、透かしの回復を低下させることができる。 本稿では,表面依存的ルーティングを学習意味座標に置き換えるSynMarkを提案し,変換後の残差回復誤差を校正する。 透かし埋め込みのために、Scopeはキー付きルーティングのために機能的に等価な変種を整列したプレフィックスから意味座標を学び、生成中に構文対応適応バイアスを適用した。 透かし抽出のために、Tracedは変換されたコードからセマンティックルートを再計算し、信頼できないトークンのコントリビューションを抑えるために信頼性に富んだアグリゲーションを使用する。 100%の識別子のリネームでは、SynMark は 82.27% と 83.77% の BitAcc を CodeLlama と DeepSeek-Coder に保持している。 3つのコード LM にまたがってクリーンな BitAcc と Pass@1 を4.53 と 11.18 のパーセンテージで改善する。

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