이 논문은 대형언어모델이 생성한 텍스트에 사용자 식별 메시지를 심어 콘텐츠 출처를 추적하는 멀티비트 워터마킹에서, 추출 정확도·텍스트 품질·페이로드 용량 간의 근본적 트레이드오프를 해소하기 위해 코드화된 페이로드 확산 기반의 WeaveMark를 제안한다. WeaveMark는 토큰당 여러 비트를 확산해 페이로드 용량을 높이고, 소프트 판정 오류정정부호로 추출 정확도를 개선하며, 비편향 다층 재가중치 부여로 텍스트 품질을 보존한다. 워터마크 존재 여부를 안정적으로 탐지하기 위한 전용 제로비트 레이어도 도입했다. 실험 결과 200토큰 기준 32비트 메시지에서 89.8%의 일치율을 달성해 BiMark의 20.8%를 크게 앞섰으며, 200토큰 16비트 메시지에 10% 치환 공격을 가한 조건에서도 86.0%(BiMark 30.7%)의 정확도를 유지하면서 텍스트 품질도 보존했다.

• •WeaveMark는 코드화된 페이로드 확산 기반의 견고하고 확장 가능한 멀티비트 LLM 워터마킹 기법이다.
• •토큰당 다중 비트 확산으로 페이로드 용량을, 소프트 판정 오류정정부호로 추출 정확도를 개선한다.
• •비편향 다층 재가중치 부여로 텍스트 품질을 보존하고 전용 제로비트 레이어로 워터마크 존재를 탐지한다.
• •200토큰 32비트 메시지에서 89.8% 일치율로 BiMark의 20.8%를 크게 앞섬다.
• •10% 치환 공격 하에서도 86.0%의 정확도를 유지해 BiMark의 30.7%보다 훨씬 견고했다.