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10月8日 · 周四

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  1. 防御arXiv 2610.00883

    DeBERTa-ConPara:面向部署的 AI 生成文本检测,推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性

    提出推理时 Unicode 归一化的检测器,识别遭字符级扰动的 AI 生成文本

    发表
    测试
    roberta-large、microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base 等 14 个
    摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击,训练时归一化则会删掉对抗监督。

    DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器:DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练,推理前做确定性 Unicode 归一化,用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。

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  2. 防御arXiv 2608.12361

    基于搜索增强 LLM 的中文新词毒性共识检测框架 SeTox

    提出 SeTox 检索增强框架,检测中文新词的隐性毒性

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen3-8B 等 14 个
    摘要SeTox 用检索把公共共识接入静态 LLM,以检测中文毒性新词。

    SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测:词表加检索增强,使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。

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  3. 防御arXiv 2609.36372

    TTMark:超越单 token 熵的成对无失真水印

    提出成对无失真水印 TTMARK,增强低熵下的机器文本检测

    发表
    测试
    Llama3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-v0.3-7B-Instruct 等 4 个
    摘要TTMARK 用水印化相邻 token 对利用条件熵,在多种无失真方案上提高检测并保持生成质量。

    TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印:对相邻 token 的联合分布重加权,而不是逐 token 独立重加权。

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