Detecção Robusta de Notícias Falsas utilizando Modelos de Linguagem de Grande Escala sob Ataques de Sentimento Adversário
Imagem gerada por Gemini AI
Pesquisadores desenvolveram o AdSent, uma nova estrutura que aprimora a detecção de notícias falsas ao combater a manipulação de sentimentos, uma vulnerabilidade exposta por modelos de linguagem de grande escala. O estudo revela que a alteração de sentimentos impacta significativamente a precisão da detecção, favorecendo artigos neutros como se fossem genuínos. O AdSent adota uma estratégia de treinamento independente de sentimentos, superando modelos existentes em robustez e precisão em diversos conjuntos de dados.
Novo Framework Melhora a Detecção de Fake News em Meio à Manipulação de Sentimentos
Pesquisas revelaram um novo framework, AdSent, projetado para aumentar a eficácia dos mecanismos de detecção de fake news contra táticas de manipulação de sentimentos. Este desenvolvimento responde à crescente sofisticação das estratégias de desinformação que utilizam grandes modelos de linguagem (LLMs) para alterar o sentimento em artigos de notícias.
Estudos anteriores estabeleceram o sentimento como um indicador vital para identificar fake news, mas essa dependência expõe vulnerabilidades, já que adversários podem explorar sinais de sentimento para contornar sistemas de detecção. Embora algumas pesquisas tenham examinado amostras adversariais geradas por LLMs, a ênfase tem sido, principalmente, em elementos estilísticos, em vez de manipulação de sentimentos.
Visão Geral do Framework AdSent
- Ataques Adversariais Baseados em Sentimento Controlado: O AdSent gera amostras adversariais que visam especificamente alterações de sentimento, fornecendo insights sobre como as mudanças de sentimento afetam o desempenho da detecção.
- Análise de Impacto: Modificações no sentimento influenciam significativamente o desempenho dos sistemas de detecção de fake news, com artigos neutros sendo classificados mais frequentemente como reais, enquanto sentimentos não neutros são frequentemente identificados como falsos.
- Estratégia de Treinamento Agnóstica ao Sentimento: O AdSent emprega uma estratégia de treinamento que minimiza a influência do sentimento nos resultados da detecção.
Desempenho e Generalização
Experimentos extensivos demonstram que o AdSent supera as linhas de base competitivas existentes em precisão e melhora a robustez, generalizando efetivamente em conjuntos de dados não vistos e em vários cenários adversariais.
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📰 Fonte original: https://arxiv.org/abs/2601.15277v1
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