Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыБлог
Отправить
ИнструментыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

··Ленты·Контакты·Конфиденциальность·© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
CC_Watermark — Реализация искажающего свободного текстового водяного знака на основе оптимальной связи для встраивания обнаруживаемых сигналов в текст, сгенерированный LLM, с сохранением качества. | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/carol-long/cc_watermark
СтеганографияКриптографияСтатьи и ИсследованияБезопасность ИИ
GitHubcarol-long/cc_watermark

CC_Watermark

Реализация искажающего свободного текстового водяного знака на основе оптимальной связи для встраивания обнаруживаемых сигналов в текст, сгенерированный LLM, с сохранением качества.

Репозиторий
1161 год назадЕщё не проверено

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться

Оптимальные связки для неискажающего текстового вотермаркирования

Официальный код Optimal Couplings for Distortion-Free Text Watermarking

Аннотация

Большие языковые модели (LLM) теперь способны создавать текст, неотличимый от контента, созданного человеком. Это стимулировало разработку вотермарков, которые впечатывают «сигнал» в текст, сгенерированный LLM, с минимальным возмущением вывода модели. В этой статье представлен анализ текстового вотермаркирования в одношаговой постановке (one-shot). С точки зрения проверки гипотез с побочной информацией мы формулируем и анализируем фундаментальный компромисс между мощностью обнаружения вотермарка и искажением качества генерируемого текста. Мы утверждаем, что ключевым компонентом в разработке вотермарков является порождение связки между побочной информацией, доступной детектору вотермарка, и случайным разбиением словаря LLM. Наш анализ определяет оптимальную связку и стратегию рандомизации при наихудшем распределении следующего токена LLM, удовлетворяющем ограничению на минимальную энтропию. Мы приводим выражение в замкнутой форме для результирующей частоты обнаружения в предложенной схеме и оцениваем стоимость в смысле максимина. Наконец, мы численно сравниваем предложенную схему с теоретическим оптимумом.

Скачать инструмент