본 논문은 AI 생성 콘텐츠를 추적하고 진품과 구별하기 위한 워터마킹 기술을 연구한다. 특히, 높은 추론 처리량을 보이는 이산 확산 언어 모델에 적용 가능한 최초의 워터마킹 방법을 제시한다. 각 확산 단계에서 분포 보존 Gumbel-max 트릭을 적용하고, 시퀀스 인덱스로 무작위성을 부여하여 신뢰할 수 있는 감지를 가능하게 한다. 최첨단 확산 언어 모델에서 신뢰성 있는 감지 성능을 실험적으로 입증했으며, 토큰 시퀀스 길이에서 기하급수적으로 감소하는 거짓 감지 확률과 함께 왜곡이 없음을 분석적으로 증명했다.
