본 논문은 AI 생성 텍스트 탐지를 위한 워터마킹 기법을 제시합니다. 기존 방식의 한계를 극복하고자, (a) 암호학적 개념인 undetectability (워터마킹된 텍스트와 모델의 실제 출력 분포를 구별하기 어려움) 와 (b) 일정 비율의 악의적인 삽입, 치환, 삭제에도 견디는 robustness (편집 거리 기반)를 모두 만족하는 워터마킹을 목표로 합니다. 다항식 시간 내에 알파벳 크기가 증가하는 경우 undetectability 와 edit distance 에 대한 robustness 를 달성하는 워터마킹 기법을 제시하며, 이는 indexing pseudorandom codes 라는 새로운 개념을 도입하여 악의적인 삽입 및 삭제를 처리하는 방식으로 구현됩니다. 또한 기존 연구보다 약한 계산적 가정에 의존합니다. 제시된 기법은 큰 알파벳을 사용하는 코드에서 임의의 언어 모델에 대한 워터마킹 기법으로 일반화될 수 있습니다.
