研究者らは、階層語彙ルーティング（HeRo）を提案した。これは大規模言語モデルがメタデータを埋め込み、きめ細かいアクセス制御を可能にする透かしフレームワークである。既存のマルチビット方式が検証のためにメッセージ全体を開示する必要があるのに対し、HeRoは語彙を再帰的に分割し、検証者が認可された部分のみを復号できるようにする。

  • この手法は、選択的開示をサポートするために階層レイヤーにわたって透かし情報を分散させる。
  • テキストの品質を維持するため、基盤となるサンプリングプロセスの不偏性を保持する。
  • 実験では、不要な情報の露出を防ぎながら、高い検出精度と低レイテンシーを示した。

このアプローチは、異なる検証者が埋め込まれたペイロードの特定の部分のみアクセスできるようにすることで、プライバシー懸念に対処する。