연구진이 LLM 생성 텍스트의 선택적 정보 공개 워터마킹 프레임워크 HeRo를 제안했어요. HeRo는 어휘를 계층적으로 분할하여 접근 권한에 따라 필요한 정보만 디코딩할 수 있도록 설계됐어요. 이 기술은 텍스트 품질 저하 없이 세분화된 접근 제어와 높은 검출 정확도를 달성했어요.
기존 워터마킹 방식은 전체 메시지를 공개해야 검증이 가능했지만, HeRo는 계층적 어휘 라우팅을 통해 필요한 정보만 선택적으로 공개할 수 있도록 지원해요. 이를 통해 개인 정보 보호 문제를 해결하고 정보 노출을 최소화할 수 있어요.
HeRo 프레임워크는 기존 방식의 무작위성 유지하며 텍스트 품질을 보존하고, 낮은 지연 시간으로 높은 검출 정확도를 제공하며, GitHub에서 코드 확인 가능해요.