เมื่อเดือนที่ผ่านมา ผมต้องตรวจสอบ incident ในระบบ CI/CD ของทีม หลังจากรัน Claude Code เพื่อ generate migration script แล้วพบว่า output มีอักขระแปลกๆ แทรกอยู่ในบางตำแหน่ง เริ่มแรกผมคิดว่าเป็น bug ของ Unicode encoding แต่หลังวิเคราะห์เชิงสถิติกลับพบว่ามันคือ steganographic watermark ที่ฝังไว้ในระดับ token distribution บทความนี้คือบันทึกเทคนิคที่ผมใช้ตรวจจับ และเครื่องมือที่ผม build ขึ้นเพื่อให้ทีม DevOps ใช้งานใน production pipeline

ก่อนลงลึก ผมใช้บริการของ HolySheep AI เป็น gateway เพราะรองรับ OpenAI-compatible endpoint พร้อม routing ไปยัง Claude Sonnet 4.5, GPT-4.1, Gemini 2.5 Flash และ DeepSeek V3.2 ได้ในที่เดียว ทำให้เปรียบเทียบ output ข้ามโมเดลได้สะดวกโดยไม่ต้อง maintain หลาย SDK

Steganographic Markers คืออะไร และทำไมต้องตรวจจับ

Steganographic marker ใน LLM response คือรูปแบบที่ซ่อนไว้ใน text output เพื่อระบุว่า text นั้นถูก generate โดยโมเดลใด โดยไม่ทำลายความหมายของข้อความ เทคนิคที่พบบ่อยมี 3 รูปแบบ:

การตรวจจับมีความสำคัญใน 3 บริบท: (1) compliance — หลายองค์กรต้องการรู้ว่า content ถูก generate โดย AI หรือไม่ (2) security audit — เพื่อตรวจสอบว่าไม่มี payload ซ่อนในชั้น LLM (3) cost forensics — หา leak ที่ทำให้ token consumption สูงผิดปกติ

สถาปัตยกรรม Detection Pipeline

ผมออกแบบ pipeline เป็น 4 ชั้น ทำงานแบบ streaming เพื่อให้ integrate กับ proxy/gateway ได้:

โค้ดระดับ Production: Layer 1 — Surface Scan

import re
import unicodedata
from typing import Dict, List


รายการ Unicode code points ที่มักถูกใช้เป็น steganographic marker

SUSPICIOUS_CODEPOINTS = {
    0x200B,  # ZERO WIDTH SPACE
    0x200C,  # ZERO WIDTH NON-JOINER
    0x200D,  # ZERO WIDTH JOINER
    0xFEFF,  # ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE / BOM
    0x2060,  # WORD JOINER
    0x2061,  # FUNCTION APPLICATION
    0x2062,  # INVISIBLE TIMES
    0x2063,  # INVISIBLE SEPARATOR
    0x2064,  # INVISIBLE PLUS
    0x180E,  # MONGOLIAN VOWEL SEPARATOR
}

HIDDEN_BIDI = {0x202A, 0x202B, 0x202C, 0x202D, 0x202E, 0x2066, 0x2067, 0x2068, 0x2069}

def surface_scan(text: str) -> Dict:
    """
    Layer 1: ตรวจหา zero-width และ bidi marker ที่ฝังใน text
    Return รายงานรวม positions, count และ density
    """
    findings = []
    zero_width_count = 0
    bidi_count = 0

    for idx, ch in enumerate(text):
        cp = ord(ch)
        if cp in SUSPICIOUS_CODEPOINTS:
            zero_width_count += 1
            findings.append({
                "position": idx,
                "codepoint": f"U+{cp:04X}",
                "name": unicodedata.name(ch, "UNKNOWN"),
                "context": text[max(0, idx-3):idx+4]
            })
        elif cp in HIDDEN_BIDI:
            bidi_count += 1
            findings.append({
                "position": idx,
                "codepoint": f"U+{cp:04X}",
                "type": "bidi_override",
                "context": text[max(0, idx-3):idx+4]
            })

    visible_len = sum(1 for ch in text if ord(ch) not in SUSPICIOUS_CODEPOINTS)
    density = zero_width_count / max(visible_len, 1)

    return {
        "verdict": "watermark_detected" if density > 0.005 else "clean",
        "zero_width_count": zero_width_count,
        "bidi_count": bidi_count,
        "density": round(density, 6),
        "findings": findings[:50],  # cap เพื่อกัน log ใหญ่เกิน
        "recommendation": (
            "strip_zero_width_and_re_request" if density > 0.05
            else "flag_for_review" if density > 0.005
            else "pass"
        )
    }


def strip_markers(text: str) -> str:
    """Helper: ลบ marker ออกจาก text ก่อนส่งต่อใน pipeline"""
    bad = "".join(chr(c) for c in SUSPICIOUS_CODEPOINTS | HIDDEN_BIDI)
    return text.translate(str.maketrans("", "", bad))

โค้ดระดับ Production: Layer 2 + 3 — Statistical Watermark Detection

import math
from collections import Counter
from typing import List, Dict, Tuple

def get_logprobs_from_holysheep(prompt: str, model: str = "claude-sonnet-4-5",
                                 api_key: str = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY") -> List[Dict]:
    """
    เรียก HolySheep AI gateway แล้วดึง top_logprobs กลับมาวิเคราะห์
    """
    import requests

    resp = requests.post(
        "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json={
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "max_tokens": 512,
            "temperature": 1.0,
            "logprobs": True,
            "top_logprobs": 20,
            "stream": False
        },
        timeout=30
    )
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    # โครงสร้าง OpenAI-compatible: choices[0].logprobs.content
    content = data["choices"][0]["logprobs"]["content"]
    return content


def z_score_test(observed_tokens: List[str], baseline_freq: Dict[str, float],
                 seed_key: int = 1729) -> Dict:
    """
    Layer 3: Z-score test สำหรับ green-list bias
    - แบ่ง token เป็น green/red ด้วย hash(token_id + seed)
    - ถ้า green token ถูกเลือกบ่อยกว่า baseline อย่างมีนัยสำคัญ => watermark
    """
    def is_green(token: str, prev_token: str) -> bool:
        h = hash((prev_token, token, seed_key)) & 0xFFFFFFFF
        return (h % 2) == 0

    if not observed_tokens:
        return {"verdict": "insufficient_data", "z_score": 0.0}

    green_picks = 0
    total = 0
    prev = "<bos>"
    for tok in observed_tokens:
        if is_green(tok, prev):
            green_picks += 1
        total += 1
        prev = tok

    expected = 0.5
    observed_p = green_picks / total
    se = math.sqrt(expected * (1 - expected) / total)
    z = (observed_p - expected) / se if se > 0 else 0.0

    # |z| > 3 => p-value < 0.003 => น่าจะมี watermark
    return {
        "verdict": "watermark_likely" if abs(z) > 3.0 else "no_evidence",
        "z_score": round(z, 3),
        "p_value": round(2 * (1 - 0.5 * (1 + math.erf(abs(z) / math.sqrt(2)))), 6),
        "green_ratio": round(observed_p, 4),
        "sample_size": total
    }


def entropy_profile(byte_stream: bytes, window: int = 256) -> List[float]:
    """
    Layer 4: คำนวณ Shannon entropy แบบ sliding window
    ใช้หา block ที่ถูกเข้ารหัส/ฝัง payload ไว้
    """
    def shannon(data: bytes) -> float:
        if not data:
            return 0.0
        counts = Counter(data)
        total = len(data)
        return -sum((c/total) * math.log2(c/total) for c in counts.values())

    return [shannon(byte_stream[i:i+window])
            for i in range(0, max(1, len(byte_stream)-window), window//2)]

โค้ดระดับ Production: End-to-End Pipeline + Multi-model Comparison

import time
import json
import requests
from statistics import mean, stdev
from typing import Dict, List

API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

MODELS = ["claude-sonnet-4-5", "gpt-4.1", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"]

def call_with_logprobs(prompt: str, model: str) -> Dict:
    t0 = time.perf_counter()
    resp = requests.post(
        f"{BASE_URL}/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
        json={
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "max_tokens": 800,
            "temperature": 1.0,
            "logprobs": True,
            "top_logprobs": 20
        },
        timeout=60
    )
    latency_ms = (time.perf_counter() - t0) * 1000
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    return {
        "text": data["choices"][0]["message"]["content"],
        "tokens": data["choices"][0]["logprobs"]["content"],
        "latency_ms": round(latency_ms, 2),
        "usage": data.get("usage", {})
    }


def run_full_audit(prompt: str) -> Dict:
    """รันครบทุก layer และเปรียบเทียบข้ามโมเดล"""
    report = {"prompt_hash": hash(prompt), "models": {}}
    for m in MODELS:
        try:
            r = call_with_logprobs(prompt, m)
            layer1 = surface_scan(r["text"])
            tokens = [t["token"] for t in r["tokens"]]
            layer3 = z_score_test(tokens, baseline_freq={})
            ent = entropy_profile(r["text"].encode("utf-8"))
            report["models"][m] = {
                "latency_ms": r["latency_ms"],
                "output_tokens": r["usage"].get("completion_tokens"),
                "layer1": {
                    "verdict": layer1["verdict"],
                    "zw_count": layer1["zero_width_count"],
                    "density": layer1["density"]
                },
                "layer3": {
                    "verdict": layer3["verdict"],
                    "z_score": layer3["z_score"],
                    "green_ratio": layer3["green_ratio"]
                },
                "entropy_mean": round(mean(ent), 3) if ent else 0,
                "entropy_max": round(max(ent), 3) if ent else 0
            }
        except Exception as e:
            report["models"][m] = {"error": str(e)}
    return report



---- ตัวอย่างการใช้งาน ----

if __name__ == "__main__":
    test_prompt = "เขียน Python function สำหรับคำนวณ SHA-256 ของไฟล์"
    audit = run_full_audit(test_prompt)
    print(json.dumps(audit, indent=2, ensure_ascii=False))

Benchmark จริงจากการรัน 1,000 requests

ผมรัน audit pipeline กับ prompt ชุดเดียวกัน 1,000 ครั้งต่อโมเดล ผ่าน HolySheep AI gateway ได้ผลดังนี้:

ตัวเลขนี้สอดคล้องกับ paper ของ Kirchenbauer et al. (2023) เรื่อง "Watermarking LLMs with Weighting" — โมเดลที่ apply green-list bias ใน decoding step จะมี Z-score สูงกว่า baseline 3-5 σ ขณะที่โมเดลที่ใช้ standard sampling จะอยู่ใกล้ 0

ตารางเปรียบเทียบ 3 มิติ: ราคา / คุณภาพ / ชื่อเสียง

① เปรียบเทียบราคา output ต่อ 1M tokens (2026/MTok)

สำหรับ workload 50M tokens/เดือน Claude Sonnet 4.5: ต้นทุน standard $750 → HolySheep $107 ประหยัด $643/เดือน หรือ $7,716/ปี HolySheep ใช้อัตรา ¥1=$1 รองรับ WeChat/Alipay และมี latency gateway <50ms ทำให้ pipeline overhead แทบไม่กระทบ throughput

② ข้อมูลคุณภาพ (Quality Benchmark)

③ ชื่อเสียงและรีวิวจากชุมชน

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข

ข้อผิดพลาด #1: ใช้ regex อย่างเดียวในการตรวจ marker

# ❌ ผิด — regex ไม่จับ zero-width character ที่ encode เป็น escape sequence
text = "Hello\u200bWorld"
if re.search(r"[\u200b-\u200d]", text):
    print("found")

บางครั้ง serializer จะ escape กลายเป็น \u200b ทำให้ regex มองข้าม



✅ ถูก — decode + iterate character

def scan_decoded(text: str) -> bool:
    # บังคับให้ text เป็น Unicode เต็มรูปแบบ
    text = text.encode("utf-8").decode("unicode_escape")
    return any(ord(c) in SUSPICIOUS_CODEPOINTS for c in text)

ข้อผิดพลาด #2: เปรียบเทียบ logprobs โดยไม่ normalize ตาม temperature

# ❌ ผิด — logprobs จาก temperature ต่างกันเทียบกันไม่ได้โดยตรง
if tokens_a[0]["logprob"] > tokens_b[0]["logprob"]:
    flag_model("a_more_likely")


✅ ถูก — ตั้ง temperature เดียวกัน แล้วใช้ relative entropy

import numpy as np
def kl_divergence(p: List[float], q: List[float]) -> float:
    p = np.array(p) + 1e-10
    q = np.array(q) + 1e-10
    return float(np.sum(p * np.log(p / q)))


เรียก prompt เดียวกัน 3 ครั้ง แล้วเทียบ logprob distribution


ถ้า KL divergence ระหว่าง run สูงผิดปกติ => น่าจะมี deterministic bias

ข้อผิดพลาด #3: ใช้ requests โดยไม่ตั้ง timeout และ retry budget

# ❌ ผิด — request ค้างบล็อก audit pipeline ทั้งหมด
resp = requests.post(f"{BASE_URL}/chat/completions", json=payload)


✅ ถูก — ใช้ tenacity + circuit breaker

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
import pybreaker

breaker = pybreaker.CircuitBreaker(fail_max=5, reset_timeout=30)

@breaker
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=0.5, max=4))
def safe_call(prompt: str, model: str) -> Dict:
    return requests.post(
        f"{BASE_URL}/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        json={"model": model, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]},
        timeout=(3.05, 27)  # connect 3s, read 27s
    ).json()

ข้อผิดพลาด #4: Log full logprobs payload ใน production

# ❌ ผิด — logprob array ทำให้ log ไฟล์ใหญ่ 50-200MB/วัน
logger.info(f"audit: {json.dumps(audit)}")


✅ ถูก — เก็บ


แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง