论文核心总结与翻译一、主要内容总结该论文聚焦嵌入即服务（EaaS）大语言模型的知识产权保护问题，围绕模仿攻击的攻防展开研究：背景与问题：EaaS因提供文本嵌入提取服务被广泛应用，但易遭黑盒模仿攻击，攻击者无需知晓模型内部机制即可克隆服务，给模型所有者带来经济损失；现有基于触发词的EaaS水印（如EmbMarker、WARDEN）存在安全漏洞。核心研究：提出复述攻击：通过对输入文本进行复述（含GPT-3.5复述、DIPPER模型复述、往返翻译等方式），可移除触发词并稀释水印权重，成功绕过现有EaaS水印检测。设计WET水印技术：基于线性变换的水印方案，通过预设变换矩阵对原始嵌入进行线性变换实现水印注入，验证时通过伪逆变换恢复原始嵌入并比对相似度，无需依赖触发词。实验验证：在Enron、SST2等4个数据集上验证，复述攻击能有效削弱现有水印效果，而WET在保持嵌入下游任务效用的同时，对复述攻击实现近乎完美的验证准确率（AUC=100%）。二、创新点揭示新漏洞：首次证明现有EaaS水印（依赖触发词）易受复述攻击，且在多种攻击配置和数据集下均成立。提出新型攻击方式：系统设计复述攻击框架，通过多轮复述+嵌入平均的方式稀释水印，为Ea