Краткое содержание

arXiv:2511.13329v1 Тип объявления: новый Аннотация: Подход Embedding-as-a-Service (EaaS) представляет собой эффективное и удобное решение для развертывания различных задач обработки естественного языка. Тем не менее, недавние исследования показали уязвимость EaaS перед атаками извлечения моделей, что может привести к значительным экономическим потерям поставщиков моделей. Для защиты авторских прав существующие методы внедряют водяные знаки в текстовые эмбеддинги и используют их для обнаружения нарушений авторского права. Однако современные методы внедрения водяных знаков часто устойчивы лишь к подмножеству атак и неспособны обеспечить **комплексную** защиту. В этой связи мы предлагаем фреймворк семантического маркирования регионов под названием RegionMarker, который определяет триггерные регионы внутри пространства низкой размерности и внедряет водяные знаки в текстовые эмбеддинги, ассоциированные с этими регионами. Путём использования секретной матрицы понижения размерности для проецирования на данное подпространство и случайного выбора триггерных регионов, RegionMarker затрудняет удаление водяного знака злоумышленниками.