VertMark: A Unified Training-Free Robust Watermarking Framework for Vertical Domain Pre-trained Language Models
随着垂直领域预训练语言模型（VPLMs）在医疗、金融、法律等专业领域的广泛应用，模型参数和推理能力已成为重要的数字资产。如何实现VPLMs的可追溯版权验证成为一个迫切挑战。现有的版权验证方法主要依赖向模型嵌入后门水印，但这些方法大多需要额外
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← 返回所有主题R-CoT: A Reasoning-Layer Watermark via Redundant Chain-of-Thought in Large Language Models
大型语言模型（LLM）因其强大的推理能力被广泛部署于多种场景，但同时也面临被滥用的风险。为了确保模型所有权，通常采用水印技术。然而，现有大多数水印方法仅对模型的输出分布进行表层修改，导致水印容易受扰动或去除。针对这一挑战，本文提出了一种名为
SSG: Logit-Balanced Vocabulary Partitioning for LLM Watermarking
提出SSG方法，通过对数几率平衡的词汇分区提升LLM水印在低熵场景（代码生成、数学推理）下的检测能力。