RAG-WM: An Efficient Black-Box Watermarking Approach for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models
Peizhuo Lv, Mengjie Sun, Hao Wang, Xiaofeng Wang, Shengzhi Zhang, Yuxuan Chen, Kai Chen, Limin Sun·January 09, 2025
Summary
RAG-WM是一种用于检测检索增强生成系统中知识产权侵权的黑盒水印方法，增强大型语言模型。它使用多LLM交互框架根据实体关系元组创建水印文本，并将它们注入目标RAG中。在各种任务中评估，RAG-WM有效地检测部署的大型语言模型中的被盗RAG，显示了对抗攻击的鲁棒性和水印检测方法的逃避。
引言
背景
检测检索增强生成系统中的知识产权侵权问题
大型语言模型在知识产权保护中的应用挑战
目的
提出RAG-WM方法，增强大型语言模型的知识产权保护能力
方法
多LLM交互框架
实体关系元组的创建
水印文本的生成
水印注入
将水印文本注入目标RAG系统中
评估与验证
在不同任务中的应用与效果评估
鲁棒性测试：对抗攻击的应对能力
水印检测方法的逃避策略分析
结果与讨论
性能指标
RAG-WM在检测被盗RAG方面的有效性
鲁棒性评估：对抗攻击的防御效果
实际应用
RAG-WM在实际场景中的应用案例
对知识产权保护的贡献与影响
结论
方法总结
RAG-WM的总体设计与实现
未来展望
RAG-WM的潜在改进方向
知识产权保护领域的未来趋势
Basic info
papers
cryptography and security
artificial intelligence
Advanced features