Copertina

WARDEN: Multi-Directional Backdoor Watermarks for Embedding-as-a-Service Copyright Protection

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Shetty, Anudeex, Teng, Yue, He, Ke, Xu, Qiongkai
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Cryptography and Security Computation and Language Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

WET: Overcoming Paraphrasing Vulnerabilities in Embeddings-as-a-Service with Linear Transformation Watermarks
di: Shetty, Anudeex, et al.
Pubblicazione: (2024)

Watermarks for Embeddings-as-a-Service Large Language Models
di: Shetty, Anudeex
Pubblicazione: (2025)

Geometry-Aware Localized Watermarking for Copyright Protection in Embedding-as-a-Service
di: Chen, Zhimin, et al.
Pubblicazione: (2026)

In Vino Veritas and Vulnerabilities: Examining LLM Safety via Drunk Language Inducement
di: Shetty, Anudeex, et al.
Pubblicazione: (2026)

IDT: Dual-Task Adversarial Attacks for Privacy Protection
di: Faustini, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2024)

From Essence to Defense: Adaptive Semantic-aware Watermarking for Embedding-as-a-Service Copyright Protection
di: Li, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)

RegionMarker: A Region-Triggered Semantic Watermarking Framework for Embedding-as-a-Service Copyright Protection
di: Yang, Shufan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Copyright-Protected Language Generation via Adaptive Model Fusion
di: Abad, Javier, et al.
Pubblicazione: (2024)

DiffusionShield: A Watermark for Copyright Protection against Generative Diffusion Models
di: Cui, Yingqian, et al.
Pubblicazione: (2023)

Protecting Copyright of Medical Pre-trained Language Models: Training-Free Backdoor Model Watermarking
di: Kong, Cong, et al.
Pubblicazione: (2024)

TextSeal: A Localized LLM Watermark for Provenance & Distillation Protection
di: Sander, Tom, et al.
Pubblicazione: (2026)

Cut the Deadwood Out: Backdoor Purification via Guided Module Substitution
di: Tong, Yao, et al.
Pubblicazione: (2024)

Multi-Trigger Poisoning Amplifies Backdoor Vulnerabilities in LLMs
di: Sivapiromrat, Sanhanat, et al.
Pubblicazione: (2025)

SEEP: Training Dynamics Grounds Latent Representation Search for Mitigating Backdoor Poisoning Attacks
di: He, Xuanli, et al.
Pubblicazione: (2024)

Watermarks in the Sand: Impossibility of Strong Watermarking for Generative Models
di: Zhang, Hanlin, et al.
Pubblicazione: (2023)

Generative Models are Self-Watermarked: Declaring Model Authentication through Re-Generation
di: Desu, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2024)

Watermark under Fire: A Robustness Evaluation of LLM Watermarking
di: Liang, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2024)

Protecting Copyrighted Material with Unique Identifiers in Large Language Model Training
di: Zhao, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2024)

No Free Lunch in LLM Watermarking: Trade-offs in Watermarking Design Choices
di: Pang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Digger: Detecting Copyright Content Mis-usage in Large Language Model Training
di: Li, Haodong, et al.
Pubblicazione: (2024)

SteganoBackdoor: Stealthy and Data-Efficient Backdoor Attacks on Language Models
di: Xue, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)

On the Learnability of Watermarks for Language Models
di: Gu, Chenchen, et al.
Pubblicazione: (2023)

FreqMark: Frequency-Based Watermark for Sentence-Level Detection of LLM-Generated Text
di: Xu, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)

A Transfer Attack to Image Watermarks
di: Hu, Yuepeng, et al.
Pubblicazione: (2024)

Revisiting the Robustness of Watermarking to Paraphrasing Attacks
di: Rastogi, Saksham, et al.
Pubblicazione: (2024)

A Watermark for Large Language Models
di: Kirchenbauer, John, et al.
Pubblicazione: (2023)

Watermarking Needs Input Repetition Masking
di: Khachaturov, David, et al.
Pubblicazione: (2025)

On the Reliability of Watermarks for Large Language Models
di: Kirchenbauer, John, et al.
Pubblicazione: (2023)

Publicly-Detectable Watermarking for Language Models
di: Fairoze, Jaiden, et al.
Pubblicazione: (2023)

TuBA: Cross-Lingual Transferability of Backdoor Attacks in LLMs with Instruction Tuning
di: He, Xuanli, et al.
Pubblicazione: (2024)

Watermarking Language Models through Language Models
di: Dasgupta, Agnibh, et al.
Pubblicazione: (2024)

Topic-Based Watermarks for Large Language Models
di: Nemecek, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)

Watermarking Language Models with Error Correcting Codes
di: Chao, Patrick, et al.
Pubblicazione: (2024)

A Watermark for Black-Box Language Models
di: Bahri, Dara, et al.
Pubblicazione: (2024)

Robust Distortion-free Watermarks for Language Models
di: Kuditipudi, Rohith, et al.
Pubblicazione: (2023)

Watch Out for Your Guidance on Generation! Exploring Conditional Backdoor Attacks against Large Language Models
di: He, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2024)

PVMark: Enabling Public Verifiability for LLM Watermarking Schemes
di: Duan, Haohua, et al.
Pubblicazione: (2025)

Composite Backdoor Attacks Against Large Language Models
di: Huang, Hai, et al.
Pubblicazione: (2023)

Robust Data Watermarking in Language Models by Injecting Fictitious Knowledge
di: Cui, Xinyue, et al.
Pubblicazione: (2025)

Instructions as Backdoors: Backdoor Vulnerabilities of Instruction Tuning for Large Language Models
di: Xu, Jiashu, et al.
Pubblicazione: (2023)