ガンベル・ウォーターマーキングのための洗練された検出手法

arXiv stat.ML / 2026/4/1

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要点

本論文は、Aaronson（2022）によって提案されたガンベル・ウォーターマーキング方式に対して、モデル非依存の検出メカニズムを洗練して提案する。
提案した検出器が、モデル非依存型のウォーターマーキング手法の中で、問題に依存した意味において近似最適（near-optimal）であることを示す理論結果を与える。
次トークン分布が i.i.d.（独立同分布）に従ってサンプリングされるという仮定のもとで、近似最適性の保証が確立される。
本研究は、基礎となるウォーターマーキング生成方法を変更するのではなく、ウォーターマーキングの存在に対する検出の有効性を改善することに焦点を当てている。

要旨: 本稿では、Aaronson（2022）によって提案されたGumbelウォーターマーキング方式に対する、単純な検出メカニズムを提案する。新しいメカニズムは、「次トークン分布が i.i.d.（独立同分布）としてサンプリングされる」という仮定のもとで、あらゆるモデル非依存（model-agnostic）ウォーターマーキング方式の中において、問題に依存した意味で近似最適であることが証明される。