SkillMarker:一种基于 KGW 的智能体技能所有权验证水印方法

Hugging Face Daily Papers 论文

摘要

SkillMarker 提出一种基于 KGW 的水印方法,用于 AI 智能体技能的所有权验证与泄露追踪,在保证技能功能与事实准确性的同时嵌入强水印信号,并开源了包含嵌入、审计与检测的工具包。

智能体技能将操作流程和领域专业知识编码为可复用的知识资产,但以明文形式分发会使其面临未经授权的复制和泄露风险。然而,用于技能所有权验证和泄露溯源的实用机制仍不完善。分发前嵌入水印提供了一种潜在解决方案,但结构化且精简的技能指令对事实和流程的准确性提出了严格要求。为应对这些挑战,我们提出了 SkillMarker,这是一种基于 KGW 的水印方法,旨在同时实现功能保留和强水印嵌入。SkillMarker 将质量约束下的改写与面向信号的候选搜索相结合。前者将核心知识与可灵活调整的表达区分开来,以保持指令的忠实性;后者则在保留约束下探索替代表达,以获得更强的水印信号。我们发布了一个开源工具包,集成水印嵌入、质量审核和检测功能,以支持智能体技能的保护。SkillMarker 面向分布式技能生态系统中的所有权验证和泄露溯源,在此类生态系统中,内容可能被全部或部分复制,或被整合到其他技能中。
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来源:https://huggingface.co/papers/2610.15725

摘要

智能体技能将操作流程和领域专业知识编码为可复用的知识资产,但以纯文本形式分发会使其面临未经授权的复制和泄露风险.然而,用于技能所有权验证和泄露追踪的实用机制仍不完善.在分发前嵌入水印是一种潜在解决方案,但结构化、紧凑的技能指令对事实和流程的准确性提出了严格要求.为应对这些挑战,我们提出了 SkillMarker,这是一种基于 KGW 的水印方法,旨在同时保持功能并嵌入强水印.SkillMarker 将质量约束下的改写与信号导向的候选搜索相结合.前者将核心知识与灵活表达分离,以保持指令的忠实性;后者在保持约束下探索不同的表达方式,以获得更强的水印信号.我们发布了一个开源工具包,集成了水印嵌入、质量审查和检测功能,以支持智能体技能的保护.SkillMarker 面向分布式技能生态系统中的所有权验证和泄露追踪,在这些生态系统中,内容可能被完整或部分复制,或被整合到其他技能中.

查看 arXiv 页面 (https://arxiv.org/abs/2610.15725)查看 PDF (https://arxiv.org/pdf/2610.15725)项目页面 (https://fuxi-ailabs.github.io/SkillMarker/)GitHub4 (https://github.com/fuxi-ailabs/SkillMarker)添加到合集 (https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2610.15725)

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