論文の概要: Are AI-Generated Text Detectors Robust to Adversarial Perturbations?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01179v2
• Date: Wed, 26 Jun 2024 12:43:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 18:25:45.704621
• Title: Are AI-Generated Text Detectors Robust to Adversarial Perturbations?
• Title（参考訳）: AIによるテキスト検出は対向的摂動に頑健か?
• Authors: Guanhua Huang, Yuchen Zhang, Zhe Li, Yongjian You, Mingze Wang, Zhouwang Yang,
• Abstract要約: AI生成テキスト(AIGT)の現在の検出器は、敵の摂動に対する堅牢性を欠いている。 本稿では,既存のAIGT検出手法の堅牢性について検討し,新しい検出器であるシームズキャリブレーション・リコンストラクション・ネットワーク(SCRN)を導入する。 SCRNは、テキストからのノイズの追加と除去に再構成ネットワークを使用し、局所的な摂動に対して堅牢な意味表現を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.001160538237372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread use of large language models (LLMs) has sparked concerns about the potential misuse of AI-generated text, as these models can produce content that closely resembles human-generated text. Current detectors for AI-generated text (AIGT) lack robustness against adversarial perturbations, with even minor changes in characters or words causing a reversal in distinguishing between human-created and AI-generated text. This paper investigates the robustness of existing AIGT detection methods and introduces a novel detector, the Siamese Calibrated Reconstruction Network (SCRN). The SCRN employs a reconstruction network to add and remove noise from text, extracting a semantic representation that is robust to local perturbations. We also propose a siamese calibration technique to train the model to make equally confidence predictions under different noise, which improves the model's robustness against adversarial perturbations. Experiments on four publicly available datasets show that the SCRN outperforms all baseline methods, achieving 6.5\%-18.25\% absolute accuracy improvement over the best baseline method under adversarial attacks. Moreover, it exhibits superior generalizability in cross-domain, cross-genre, and mixed-source scenarios. The code is available at \url{https://github.com/CarlanLark/Robust-AIGC-Detector}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の普及は、AI生成テキストの潜在的な誤用に対する懸念を引き起こしている。 AI生成テキスト(AIGT)の現在の検出器は、人間生成テキストとAI生成テキストを区別する際の逆転の原因となる文字や単語の微妙な変化など、敵の摂動に対する堅牢性に欠ける。 本稿では,既存のAIGT検出手法の堅牢性について検討し,新しい検出器であるシームズ校正再構成ネットワーク(SCRN)を導入する。 SCRNは、テキストからのノイズの追加と除去に再構成ネットワークを使用し、局所的な摂動に対して堅牢な意味表現を抽出する。 また、異なる雑音下でモデルが等しく信頼されるように訓練するためのシムズ校正手法を提案し、逆方向の摂動に対するモデルの頑健性を向上させる。 4つの公開データセットの実験により、SCRNは全てのベースライン法を上回り、6.5\%-18.25\%の絶対精度の向上を達成した。 さらに、クロスドメイン、クロスジャンル、ミックスソースのシナリオにおいて、優れた一般化性を示す。 コードは \url{https://github.com/CarlanLark/Robust-AIGC-Detector} で公開されている。

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