論文の概要: Attacking Neural Text Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11768v4
• Date: Wed, 19 Jan 2022 09:28:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 14:21:27.916888
• Title: Attacking Neural Text Detectors
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク検出器の攻撃
• Authors: Max Wolff, Stuart Wolff
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルテキスト検出器に対するブラックボックス攻撃の2つのクラスについて述べる。 ホモグリフとミススペル攻撃は、ニューラルテキスト上の一般的なニューラルテキスト検出器のリコールを97.44%から0.26%、22.68%へと減少させる。 結果は、攻撃が他の神経テキスト検出器に転送可能であることも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning based language models have recently made significant progress, which introduces a danger to spread misinformation. To combat this potential danger, several methods have been proposed for detecting text written by these language models. This paper presents two classes of black-box attacks on these detectors, one which randomly replaces characters with homoglyphs, and the other a simple scheme to purposefully misspell words. The homoglyph and misspelling attacks decrease a popular neural text detector's recall on neural text from 97.44% to 0.26% and 22.68%, respectively. Results also indicate that the attacks are transferable to other neural text detectors.
• Abstract（参考訳）: 機械学習ベースの言語モデルは最近大きな進歩を遂げており、誤った情報を広める危険をもたらしている。 この危険性に対処するために、これらの言語モデルによって書かれたテキストを検出するいくつかの方法が提案されている。 本稿では,これらの検出器に対するブラックボックス攻撃の2つのクラスについて述べる。1つはランダムに文字をホモグリフに置き換え,もう1つは故意に単語をミスペールする単純なスキームである。 ホモグリフとミススペル攻撃により、ニューラルテキストのリコールは97.44%から0.26%、22.68%へと減少する。 結果は、攻撃が他の神経テキスト検出器に転送可能であることも示している。

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