Auteursrechtbescherming voor Grote Taalmodellen: Een Overzicht van Methoden, Uitdagingen en Trends

Copyright Protection for Large Language Models: A Survey of Methods, Challenges, and Trends

August 15, 2025

Auteurs: Zhenhua Xu, Xubin Yue, Zhebo Wang, Qichen Liu, Xixiang Zhao, Jingxuan Zhang, Wenjun Zeng, Wengpeng Xing, Dezhang Kong, Changting Lin, Meng Han

cs.AI

Samenvatting

Auteursrechtbescherming voor grote taalmodellen is van cruciaal belang, gezien de aanzienlijke ontwikkelingskosten, de eigendomsrechten en het potentieel voor misbruik. Bestaande overzichten hebben zich voornamelijk gericht op technieken voor het traceren van door LLM gegenereerde inhoud, namelijk tekstwatermerken, terwijl een systematische verkenning van methoden voor het beschermen van de modellen zelf (d.w.z. modelwatermerken en modelvingerafdrukken) ontbreekt. Bovendien zijn de relaties en verschillen tussen tekstwatermerken, modelwatermerken en modelvingerafdrukken nog niet uitgebreid verduidelijkt. Dit werk presenteert een uitgebreid overzicht van de huidige stand van zaken op het gebied van auteursrechtbeschermingstechnologieën voor LLM, met een focus op modelvingerafdrukken, en behandelt de volgende aspecten: (1) het verhelderen van het conceptuele verband van tekstwatermerken naar modelwatermerken en vingerafdrukken, en het hanteren van een uniforme terminologie die modelwatermerken opneemt in het bredere vingerafdrukkenkader; (2) het bieden van een overzicht en vergelijking van diverse tekstwatermerktechnieken, waarbij gevallen worden belicht waarin dergelijke methoden kunnen functioneren als modelvingerafdrukken; (3) het systematisch categoriseren en vergelijken van bestaande modelvingerafdrukbenaderingen voor LLM-auteursrechtbescherming; (4) het voor het eerst presenteren van technieken voor vingerafdrukoverdracht en vingerafdrukverwijdering; (5) het samenvatten van evaluatiemetrics voor modelvingerafdrukken, waaronder effectiviteit, onschadelijkheid, robuustheid, onopvallendheid en betrouwbaarheid; en (6) het bespreken van openstaande uitdagingen en toekomstige onderzoeksrichtingen. Dit overzicht beoogt onderzoekers een grondig inzicht te bieden in zowel tekstwatermerken als modelvingerafdruktechnologieën in het tijdperk van LLM, en zo verdere vooruitgang te bevorderen in het beschermen van hun intellectuele eigendom.

English

Copyright protection for large language models is of critical importance, given their substantial development costs, proprietary value, and potential for misuse. Existing surveys have predominantly focused on techniques for tracing LLM-generated content-namely, text watermarking-while a systematic exploration of methods for protecting the models themselves (i.e., model watermarking and model fingerprinting) remains absent. Moreover, the relationships and distinctions among text watermarking, model watermarking, and model fingerprinting have not been comprehensively clarified. This work presents a comprehensive survey of the current state of LLM copyright protection technologies, with a focus on model fingerprinting, covering the following aspects: (1) clarifying the conceptual connection from text watermarking to model watermarking and fingerprinting, and adopting a unified terminology that incorporates model watermarking into the broader fingerprinting framework; (2) providing an overview and comparison of diverse text watermarking techniques, highlighting cases where such methods can function as model fingerprinting; (3) systematically categorizing and comparing existing model fingerprinting approaches for LLM copyright protection; (4) presenting, for the first time, techniques for fingerprint transfer and fingerprint removal; (5) summarizing evaluation metrics for model fingerprints, including effectiveness, harmlessness, robustness, stealthiness, and reliability; and (6) discussing open challenges and future research directions. This survey aims to offer researchers a thorough understanding of both text watermarking and model fingerprinting technologies in the era of LLMs, thereby fostering further advances in protecting their intellectual property.