Robust Text Watermarking for Large Language Models via Dual Semantic Embeddings
本文提出了一种名为双嵌入水印（DEW）的大语言模型语义水印方案，利用上下文和 token 级嵌入增强对改写和翻译的鲁棒性。该方法采用信号处理技术，通过代数向量空间运算生成在语义偏移下能优雅退化的水印信号，并利用伪随机矩阵对嵌入向量进行投影以隐藏水印，其中种子为秘密密钥。实验表明，双嵌入水印在对抗翻译方面具有最先进的鲁棒性，且相比其他语义方案计算开销较低；在低水印强度下，DEW 仍能保持有竞争力的文本质量，表明双嵌入信号是鲁棒语义水印的有前景基础。