为了规避风险，如何给大模型打水印？

最新推荐文章于 2025-09-22 20:00:00 发布
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文章探讨了大型语言模型的潜在风险，尤其是用于恶意目的，如虚假信息和学术作弊。提出了一种水印技术，通过在生成文本中嵌入不可见的模式，以检测机器生成的内容。研究展示了如何在生成过程中加入水印，并通过实验评估了其强度和文本质量的平衡。

大型语言模型，如最近开发的ChatGPT，可以撰写文件、创建可执行代码和回答问题，通常具有人类般的能力。


随着这些大模型的应用越来越普遍，越来越大的风险也显现了出来，它们可能被用于恶意目的。这些恶意目的包括：在社交媒体平台上利用自动机器人进行社交工程和选举操纵活动，制造虚假新闻和网页内容，以及利用人工智能系统在学术写作和编程作业中作弊等。


此外，在互联网上充斥着的AI生成数据的广泛存在使得未来数据集的构建工作变得更加复杂，因为合成数据的质量通常不及人类内容，很多研究者不得不在模型训练之前进行检测和排除。


出于以上的种种原因，检测和监管AI生成文本成为减少大模型危害的关键。


针对这个问题，有一篇论文提出了一种对大型语言模型的输出添加水印的方法 —— 将信号嵌入到生成的文本中，这些信号对人类来说是不可见的，但可以通过算法检测到。无需重新训练语言模型即可生成水印，无需访问 API 或参数即可检测水印。


这篇文章思考如何检测一段文本是大模型的输出。他们发现的水印技术可能是一种好的检测方案。水印是指文本中的隐藏模式，对人类来说不可察觉，但可以通过算法识别为机器生成的文本。


这篇文章提出了一种高效的水印技术，可以从短长度的token（仅需25个token）中检测到机器生成的文本，同时误报率（将人类文本标记为机器生成）的概率极低。


水印检测算法可以公开，让第三方（例如社交媒体平台）自行运行，或者可以保持私密，并通过API运行。


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为了检测水印，该论文还提出了一种具有可解释 p 值的统计测试方法，以及用于分析水印敏感度的信息论框架。该研究所提方法简单新颖，并提供了彻底的理论分析和扎

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AIGC水印技术：如何为你的AI生成内容添加隐形标记？
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随着ChatGPT、Midjourney等AI生成内容的爆发式增长，如何有效识别和追踪AI生成内容成为亟待解决的技术挑战。水印技术的基本原理和分类主流算法的数学建模和实现实际应用场景和案例分析前沿研究进展和未来方向核心概念部分建立理论基础算法实现部分提供可操作的代码应用场景部分展示实际价值术语定义AIGCAI Generated Content，人工智能生成内容隐写术将信息隐藏在其他载体中的技术鲁棒性水印抵抗各种攻击和变换的能力不可感知性水印不应影响原始内容质量。
如何利用企业内部数据评测大模型的实际表现？
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通过以上框架和工具，企业可以系统性地评测大模型的实际表现，并根据结果优化模型部署策略。
大语言模型稀疏水印技术
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DIPMARK：一种隐蔽、高效且具备鲁棒性的大语言模型水印技术
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09-11 817
水印技术为通过在数据中嵌入隐蔽信息来保障数据安全提供了一种很有前景的方法。该领域的一个首要挑战在于，在水印嵌入过程中保持原始数据的分布。我们的研究拓展并优化了现有的水印框架，着重强调了保持分布（DiP）水印的重要性。与当前的策略不同，我们提出的 DiPMark 在水印嵌入时能保留原始标记（token）的分布（具备隐蔽性），无需访问语言模型的应用程序接口（API）或权重即可被检测（具备高效性），并且对标记的适度变化具有鲁棒性（具备抗干扰性）。
【有啥问啥】大模型内容水印技术简介
Chauvin的博客
08-06 2335
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给大模型生成文本发身份证：针对大模型生成文本的可编码水印技术
Paper weekly
08-05 1672
论文标题：Towards Codable Text Watermarking for Large Language Models论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.15992（arXiv预印版）论文团队：微信模式识别中心，北京大学计算机学院，中国人民大学高瓴人工智能学院稿件作者：王乐安，杨文恺，陈德里研究背景近来，随着以 ChatGPT 为代表的大模型显现出越来越强的生...
第二章 隐私安全隐患：大模型时代的数据风险与防护体系
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fykam的博客
09-22 979
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企业AI创新孵化体系中的知识产权保护：架构师教你规避风险
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当你带领团队熬夜调试的AI模型即将上线时，突然收到一封律师函——某公司声称你用了他们的专利算法；当你为用户增长狂喜时，监管部门找上门——你用的用户数据没授权；当你想把AI产品推向海外时，发现核心技术已被竞争对手在目标市场申请了专利……这些不是科幻故事，而是真实发生在企业AI创新中的“踩坑”案例。AI创新孵化是一场“从0到1”的冒险，但比技术攻关更危险的，是看不见的知识产权（IP）风险。
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隐形的数字基因(Watermarking LLMs)：大语言模型水印技术深度解析——OpenAI如何为AI生成内容嵌入可验证指纹
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模型水印是一种用于模型版权保护的技术，通过向大模型植入水印（触发集数据加上特定的噪声或者标志），使得模型学习到这种特定的噪声或者标志的特征，通过特定的问题可以从大模型的回答中提取出水印进行验证。主要目的是保护模型的知识产权，防止未经授权的复制和使用。水印可以在模型的训练过程中嵌入，也可以在模型的推理过程中检测。
干货！深度学习模型的水印和验证
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点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！劳颖捷：现任克莱姆森大学电气和计算机工程系助理教授。从浙江大学和明尼苏达大学获得学士和博士学位。研究方向包括机器学习安全和隐私，网络安全，对人工智能和密码学的硬件加速，硬件安全，硬件架构与设计。获得美国国家科学基金会杰出青年职业奖（NSF CAREER）和多个最佳论文奖。随着深度神经网络(DNN) 的发展，模型构建的复杂性也急剧增加。因此保...
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基于红绿词表机制的大模型的水印方法
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📌 1 引言随着 ChatGPT、Llama 等大模型的广泛应用，如何区分与成为一个重要问题。马里兰大学团队在论文中提出了一种，可以在不影响文本可读性的情况下，让AI输出的文本带上“隐形标记”，从而在检测阶段以统计方法验证其来源。📌 2 大模型水印的目的与应用场景大语言模型水印机制的根本目标是：在的前提下，通过在生成过程中嵌入隐形特征，使 AI 生成的内容能够被可靠识别和追溯。这不仅能区分与，还能够有效应对由大模型带来的社会风险。具体而言，水印技术具有以下应用价值：🔹 内容来源验证与风险防范。
ICLR‘25 Spotlight | 用户能否通过提示来识别带有水印的大型语言模型？
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05-09 856
文本水印技术在检测大型语言模型（LLM）输出以及防止其滥用方面取得了显著进展。当前的水印技术具有高可检测性、对文本质量影响小以及对文本编辑具有鲁棒性等特点。然而，目前的研究缺乏对 LLM 服务中水印技术不可感知性的探讨。因为 LLM 提供商可能不希望在现实场景中透露水印的存在，这可能会降低用户使用服务的意愿，并使水印更容易受到攻击。本研究调查了水印 LLM 的不可感知性。我们设计了一种名为 Water-Probe 的统一识别方法，通过精心设计的提示来识别 LLM 中的各种水印。
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