Building Intelligence Identification System via Large Language Model Watermarking: A Survey and Beyond

大型语言模型（LLMs）越来越多地被整合到各个行业中，由于未经授权的复制和滥用，存在着重大的安全风险。为了缓解这些问题，强大的识别机制被广泛认为是一种有效的策略。现在，LLMs的识别系统在很大程度上依赖于水印技术来管理和保护知识产权，并确保数据安全。然而，以前的研究主要集中在算法的基本原理上，缺乏从智能识别的角度对水印理论和实践进行全面分析。为了弥补这一差距，首先，我们探讨了如何通过使用水印技术，由各参与者有效地实现和管理LLMs内的强大身份识别系统。其次，我们提出了一个基于互信息理论的数学框架，系统化地实现识别过程，以实现更精确和定制化的水印。此外，我们提出了一个综合评估LLM水印性能指标的方法，反映了参与者的偏好，并推进了对其识别应用的讨论。最后，我们概述了当前水印技术和理论框架存在的挑战，并提供了指导方向以解决这些挑战。我们的系统分类和详细阐述旨在增强各种方法的比较和评估，促进进一步研究和开发，以建立一个透明、安全和公平的LLM生态系统。

水印技术在大型语言模型中的身份识别应用研究

提出了一种基于互信息理论的数学框架，用于实现更精确、定制化的水印技术，以保护大型语言模型的知识产权和数据安全

论文详细阐述了水印技术在大型语言模型中的身份识别应用，提出了一种新的数学框架，对水印技术的性能指标进行了全面评估，同时指出了当前水印技术和理论框架面临的挑战和解决方向

相关研究包括基于水印技术的知识产权保护、数据安全和身份识别等方面的研究，例如《A Survey of Digital Watermarking Techniques and Its Applications》、《A Survey of Deep Learning-based Watermarking Techniques》等