論文の概要: SilverSpeak: Evading AI-Generated Text Detectors using Homoglyphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11239v3
- Date: Mon, 20 Jan 2025 05:17:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:18:18.014387
- Title: SilverSpeak: Evading AI-Generated Text Detectors using Homoglyphs
- Title（参考訳）: SilverSpeak: ホモグリンフを用いたAI生成テキスト検出器のエベイディング
- Authors: Aldan Creo, Shushanta Pudasaini,
- Abstract要約: ホモグリフベースの攻撃は、最先端のAI生成テキスト検出器を効果的に回避することができる。
以上の結果から,ホモグリフによる攻撃が,最先端の検出器を効果的に回避できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has enabled the generation of text that increasingly exhibits human-like characteristics. As the detection of such content is of significant importance, substantial research has been conducted with the objective of developing reliable AI-generated text detectors. These detectors have demonstrated promising results on test data, but recent research has revealed that they can be circumvented by employing different techniques. In this paper, we present homoglyph-based attacks (A $\rightarrow$ Cyrillic A) as a means of circumventing existing detectors. We conduct a comprehensive evaluation to assess the effectiveness of these attacks on seven detectors, including ArguGPT, Binoculars, DetectGPT, Fast-DetectGPT, Ghostbuster, OpenAI's detector, and watermarking techniques, on five different datasets. Our findings demonstrate that homoglyph-based attacks can effectively circumvent state-of-the-art detectors, leading them to classify all texts as either AI-generated or human-written (decreasing the average Matthews Correlation Coefficient from 0.64 to -0.01). Through further examination, we extract the technical justification underlying the success of the attacks, which varies across detectors. Finally, we discuss the implications of these findings and potential defenses against such attacks.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の出現により、人間のような特徴がますます現れるテキストの生成が可能になった。
このような内容の検出は極めて重要であるため、信頼性の高いAI生成テキスト検出器の開発を目的として、かなりの研究がなされている。
これらの検出器は、試験データに対して有望な結果を示したが、最近の研究では、異なる技術を用いることで回避できることが判明した。
本稿では,既存の検出器を回避する手段として,ホモグリフによる攻撃(A $\rightarrow$ Cyrillic A)を提案する。
我々は、ArguGPT、Binoculars、TectGPT、Fast-DetectGPT、Ghostbuster、OpenAIの検出器、透かし技術を含む7つの検出器に対する攻撃の有効性を評価するための総合的な評価を行う。
その結果、ホモグリフによる攻撃は、最先端の検知を効果的に回避し、すべてのテキストをAI生成か人書きに分類できる(平均マシューズ相関係数を0.64から0.01に低下させる)。
さらなる調査を通じて、我々は、検知器によって異なる攻撃の成功の根底にある技術的正当性を抽出する。
最後に、これらの発見がもたらす意味と、そのような攻撃に対する潜在的防御について論じる。
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