論文の概要: T-Detect: Tail-Aware Statistical Normalization for Robust Detection of Adversarial Machine-Generated Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23577v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 14:08:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.91217
• Title: T-Detect: Tail-Aware Statistical Normalization for Robust Detection of Adversarial Machine-Generated Text
• Title（参考訳）: T-Detect: 対向機械生成テキストのロバスト検出のためのTail-Awareの統計的正規化
• Authors: Alva West, Luodan Zhang, Liuliu Zhang, Minjun Zhu, Yixuan Weng, Yue Zhang,
• Abstract要約: 既存のゼロショット検出器は、しばしばガウス分布を暗黙的に仮定する統計測度に依存する。 本稿では、曲率に基づく検出器の統計コアを根本的に再設計する新しい検出法であるT-Detectを紹介する。 我々の貢献は、テキスト検出の理論的に正当化された新しい統計基盤、優れた堅牢性を示すアブレーション検証法、および敵条件下での性能の包括的解析である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.880428198252046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of sophisticated text generation models necessitates the development of robust detection methods capable of identifying machine-generated content, particularly text designed to evade detection through adversarial perturbations. Existing zero-shot detectors often rely on statistical measures that implicitly assume Gaussian distributions, a premise that falters when confronted with the heavy-tailed statistical artifacts characteristic of adversarial or non-native English texts. This paper introduces T-Detect, a novel detection method that fundamentally redesigns the statistical core of curvature-based detectors. Our primary innovation is the replacement of standard Gaussian normalization with a heavy-tailed discrepancy score derived from the Student's t-distribution. This approach is theoretically grounded in the empirical observation that adversarial texts exhibit significant leptokurtosis, rendering traditional statistical assumptions inadequate. T-Detect computes a detection score by normalizing the log-likelihood of a passage against the expected moments of a t-distribution, providing superior resilience to statistical outliers. We validate our approach on the challenging RAID benchmark for adversarial text and the comprehensive HART dataset. Experiments show that T-Detect provides a consistent performance uplift over strong baselines, improving AUROC by up to 3.9\% in targeted domains. When integrated into a two-dimensional detection framework (CT), our method achieves state-of-the-art performance, with an AUROC of 0.926 on the Books domain of RAID. Our contributions are a new, theoretically-justified statistical foundation for text detection, an ablation-validated method that demonstrates superior robustness, and a comprehensive analysis of its performance under adversarial conditions. Ours code are released at https://github.com/ResearAI/t-detect.
• Abstract（参考訳）: 高度なテキスト生成モデルの普及は、機械が生成するコンテンツを識別できる堅牢な検出方法の開発を必要とする。 既存のゼロショット検出器は、しばしばガウス分布を暗黙的に仮定する統計測度に頼っている。 本稿では、曲率に基づく検出器の統計コアを根本的に再設計する新しい検出法であるT-Detectを紹介する。 我々の主要な革新は、標準ガウス正規化を、学生のt分布から派生した重み付き不一致スコアに置き換えることである。 このアプローチは、敵のテキストが顕著なレプトアルトシスを示し、従来の統計的仮定が不十分であるという経験的な観察に理論的に基礎を置いている。 T-Detectは、t分布の期待モーメントに対して通路の対数類似度を正規化することにより検出スコアを計算し、統計的外れ値に対して優れたレジリエンスを提供する。 我々は,敵対的テキストと包括的HARTデータセットのRAIDベンチマークに対するアプローチを検証した。 実験の結果、T-Detectは強力なベースラインに対して一貫したパフォーマンス向上を提供し、ターゲットドメインで最大3.9\%のAUROCを改善した。 2次元検出フレームワーク(CT)に統合されると,RAID の Books ドメイン上で 0.926 の AUROC を用いて,最先端の性能を実現する。 我々の貢献は、テキスト検出のための理論上は正当化された新しい統計基盤、優れた堅牢性を示すアブレーション検証法、および敵条件下での性能の包括的解析である。 私たちのコードはhttps://github.com/ResearAI/t-detect.comでリリースされています。

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