論文の概要: Toward a Safer Web: Multilingual Multi-Agent LLMs for Mitigating Adversarial Misinformation Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08605v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 10:09:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:47.103456
• Title: Toward a Safer Web: Multilingual Multi-Agent LLMs for Mitigating Adversarial Misinformation Attacks
• Title（参考訳）: Safer Webに向けて: 敵対的誤情報攻撃を軽減するための多言語多言語LLM
• Authors: Nouar Aldahoul, Yasir Zaki,
• Abstract要約: 本稿では,Webプラグインとしてオンラインプラットフォームにデプロイ可能な検索拡張生成を備えた多言語多言語大規模言語モデルフレームワークを提案する。 我々の研究は、さまざまな攻撃に対して、オンラインの事実整合性を保護する上で、AIによる誤情報検出の重要性を強調しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3521447196536418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid spread of misinformation on digital platforms threatens public discourse, emotional stability, and decision-making. While prior work has explored various adversarial attacks in misinformation detection, the specific transformations examined in this paper have not been systematically studied. In particular, we investigate language-switching across English, French, Spanish, Arabic, Hindi, and Chinese, followed by translation. We also study query length inflation preceding summarization and structural reformatting into multiple-choice questions. In this paper, we present a multilingual, multi-agent large language model framework with retrieval-augmented generation that can be deployed as a web plugin into online platforms. Our work underscores the importance of AI-driven misinformation detection in safeguarding online factual integrity against diverse attacks, while showcasing the feasibility of plugin-based deployment for real-world web applications.
• Abstract（参考訳）: デジタルプラットフォーム上での誤報の急速な拡散は、公衆の会話、感情的安定性、意思決定を脅かす。 過去の研究では,誤情報検出における様々な敵の攻撃について検討されてきたが,本論文で検討した具体的な変換は体系的に研究されていない。 特に、英語、フランス語、スペイン語、アラビア語、ヒンディー語、中国語の言語変化を調査し、その後に翻訳を行った。 また,要約前の問合せ長のインフレーションと,複数質問への構造的再構成についても検討した。 本稿では,Webプラグインとしてオンラインプラットフォームにデプロイ可能な検索拡張世代を備えた多言語・多言語大規模言語モデルフレームワークを提案する。 我々の研究は、さまざまな攻撃に対してオンラインの事実的整合性を保護する上で、AIによる誤情報検出の重要性を強調し、実際のWebアプリケーションに対するプラグインベースのデプロイの実現可能性を示している。

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