该论文提出了一种针对扩散语言模型的全局草图水印方法。与自回归模型中逐token顺序生成并依赖局部上下文的水印方案不同，扩散语言模型在生成过程中同时采样多个未确定位置的分布，使得整个序列的加性统计量在生成时是可处理的。作者利用这一特性，设计了一个控制文本全局向量草图表示的水印机制。该方法通过一个与顺序无关的统计量来检测水印，避免了传统上下文相关水印中表现出的简单令牌偏置问题。论文分析了该方法的失真性（对生成质量的影响）、可靠性（检测准确性）和鲁棒性（抗攻击能力），并提供了理论保证。实验部分（摘要未详述，但推测有）验证了该方法在保持文本质量的同时实现了有效的水印嵌入和检测。该工作为扩散语言模型的可追溯性和版权保护提供了新思路。