Large Language Models (LLMs) have created an urgent need for reliable watermarking methods that enable attribution of generated text while remaining robust to editing and paraphrasing. We propose a novel synchronization-free watermarking scheme in which every watermark consists of a single binary congruence generated from a pair of neighbouring tokens. For each token pair, a cryptographic hash determines an evaluation point of a Reed--Solomon polynomial representing the secret identity, while the parity of the polynomial evaluation determines the watermark bit embedded into the second token of the pair. Since each congruence is self-contained and depends only on the local token pair, the proposed construction is naturally resistant to insertions, deletions, and token reordering. We analyse the recovery problem from an algebraic perspective, discuss several decoding algorithms suitable for different identity sizes, and model watermark corruption as a Binary Symmetric Channel. The analysis shows that reliable recovery requires only a small redundancy even for relatively high token corruption rates. Unlike existing block-based watermarking schemes, the proposed method avoids synchronization problems while providing a flexible framework for embedding both short and long secret identities.


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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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