Authorship Obfuscation in Multilingual Machine-Generated Text Detection
作者: Dominik Macko, Robert Moro, Adaku Uchendu, Ivan Srba, Jason Samuel Lucas, Michiharu Yamashita, Nafis Irtiza Tripto, Dongwon Lee, Jakub Simko, Maria Bielikova
分类: cs.CL
发布日期: 2024-01-15 (更新: 2024-10-04)
备注: Accepted to EMNLP 2024 Findings
期刊: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024
DOI: 10.18653/v1/2024.findings-emnlp.369
💡 一句话要点
提出多语言机器生成文本检测的作者模糊化研究
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器生成文本 作者模糊化 多语言检测 虚假信息 文本可读性 对抗鲁棒性 数据增强
📋 核心要点
- 现有的机器生成文本检测方法在面对作者模糊化技术时表现脆弱，尤其是在多语言环境中尚无系统评估。
- 本文通过对10种作者模糊化方法进行基准测试，评估其对37种MGT检测方法在11种语言中的影响，填补了多语言检测的研究空白。
- 实验结果显示，所有测试的AO方法均能有效逃避检测，其中同形异义词攻击表现尤为突出，但部分方法导致文本可读性严重下降。
📝 摘要（中文）
近年来大型语言模型（LLMs）具备高质量文本生成能力，引发了对其滥用的担忧，例如在虚假信息的大规模生成和传播中。机器生成文本（MGT）检测对于应对这些威胁至关重要，但其易受作者模糊化（AO）方法的影响，如改写，可能导致MGT逃避检测。迄今为止，这一问题仅在单语环境中进行评估，因此最近提出的多语言检测器的脆弱性尚不明确。本文通过全面基准测试10种知名AO方法，攻击37种MGT检测方法，涵盖11种语言，填补了这一空白。结果表明，所有测试的AO方法均能在所有测试语言中导致自动检测的逃避，其中同形异义词攻击尤其成功。然而，一些AO方法严重损坏了文本，使其不再可读或易于识别。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多语言机器生成文本检测中作者模糊化（AO）对检测效果的影响。现有方法在单语环境中评估不足，未能全面了解多语言检测器的脆弱性。
核心思路：通过系统地基准测试多种AO方法，评估其对多语言MGT检测的影响，旨在揭示不同语言环境下的检测脆弱性。
技术框架：研究设计了一个综合的实验框架，涵盖10种AO方法和37种MGT检测方法，针对11种语言进行性能评估，形成了4070种组合的测试。
关键创新：最重要的创新在于首次系统性地评估了多语言环境下的AO方法对MGT检测的影响，揭示了不同AO方法的有效性和对文本可读性的影响。
关键设计：实验中采用了多种数据增强技术，以提高对抗鲁棒性，并对模糊化文本的可读性进行了定量分析，确保了实验结果的可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所有测试的作者模糊化方法均能在所有语言中有效逃避检测，尤其是同形异义词攻击的成功率显著高。部分AO方法导致文本的可读性严重下降，影响了人类的识别能力，提示了在实际应用中需谨慎使用这些技术。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体监控、新闻验证和教育领域的文本原创性检测。通过提高对机器生成文本的检测能力，能够有效遏制虚假信息的传播，维护信息的真实性和可靠性。未来，该研究可能推动更智能的文本分析工具的发展，提升对抗虚假信息的能力。
📄 摘要（原文）
High-quality text generation capability of recent Large Language Models (LLMs) causes concerns about their misuse (e.g., in massive generation/spread of disinformation). Machine-generated text (MGT) detection is important to cope with such threats. However, it is susceptible to authorship obfuscation (AO) methods, such as paraphrasing, which can cause MGTs to evade detection. So far, this was evaluated only in monolingual settings. Thus, the susceptibility of recently proposed multilingual detectors is still unknown. We fill this gap by comprehensively benchmarking the performance of 10 well-known AO methods, attacking 37 MGT detection methods against MGTs in 11 languages (i.e., 10 $\times$ 37 $\times$ 11 = 4,070 combinations). We also evaluate the effect of data augmentation on adversarial robustness using obfuscated texts. The results indicate that all tested AO methods can cause evasion of automated detection in all tested languages, where homoglyph attacks are especially successful. However, some of the AO methods severely damaged the text, making it no longer readable or easily recognizable by humans (e.g., changed language, weird characters).