論文の概要: LLM-Assisted Cheating Detection in Korean Language via Keystrokes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22956v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 20:59:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.409618
• Title: LLM-Assisted Cheating Detection in Korean Language via Keystrokes
• Title（参考訳）: キーストロークを用いた韓国語におけるLDM支援加熱検出
• Authors: Dong Hyun Roh, Rajesh Kumar, An Ngo,
• Abstract要約: 本稿では,韓国におけるLLM支援不正検出のためのキーストロークに基づくフレームワークを提案する。 我々のデータセットには,3つの条件下でタスクを完了した69人の参加者が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9344365651682767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a keystroke-based framework for detecting LLM-assisted cheating in Korean, addressing key gaps in prior research regarding language coverage, cognitive context, and the granularity of LLM involvement. Our proposed dataset includes 69 participants who completed writing tasks under three conditions: Bona fide writing, paraphrasing ChatGPT responses, and transcribing ChatGPT responses. Each task spans six cognitive processes defined in Bloom's Taxonomy (remember, understand, apply, analyze, evaluate, and create). We extract interpretable temporal and rhythmic features and evaluate multiple classifiers under both Cognition-Aware and Cognition-Unaware settings. Temporal features perform well under Cognition-Aware evaluation scenarios, while rhythmic features generalize better under cross-cognition scenarios. Moreover, detecting bona fide and transcribed responses was easier than paraphrased ones for both the proposed models and human evaluators, with the models significantly outperforming the humans. Our findings affirm that keystroke dynamics facilitate reliable detection of LLM-assisted writing across varying cognitive demands and writing strategies, including paraphrasing and transcribing LLM-generated responses.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,韓国におけるLLM支援の不正行為を検出するためのキーストロークに基づくフレームワークを提案する。 提案するデータセットには,Bona fide書き込み,ChatGPT応答のパラフレーズ化,ChatGPT応答の転写という3つの条件下でタスクを完了した69人の参加者が含まれている。 各タスクは、ブルームの分類(記憶、理解、適用、分析、評価、作成)で定義された6つの認知プロセスにまたがる。 我々は、解釈可能な時間的特徴とリズム的特徴を抽出し、認知・認識・認識・認識・認識・認識の両方の設定で複数の分類器を評価する。 Cognition-Aware評価シナリオでは時間的特徴が良好に機能し、相互認識シナリオではリズム的特徴がより一般化される。 さらに, 提案したモデルと人体評価器の両方において, ボナフィドと転写応答の検出はパラフレーズよりも容易であり, モデルの方が人体よりも有意に優れていた。 以上の結果から,キーストロークダイナミクスは認知的要求や筆記戦略にまたがって,LLM生成反応のパラフレーズ化や書き起こしなど,LCM支援書記の信頼性の高い検出を容易にすることが確認された。

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