Leveraging Knowledge Graphs and LLMs for Structured Generation of Misinformation
作者: Sania Nayab, Marco Simoni, Giulio Rossolini
分类: cs.AI, cs.CL, cs.SI
发布日期: 2025-05-30
💡 一句话要点
利用知识图谱和大型语言模型结构化生成虚假信息
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 虚假信息生成 知识图谱 大型语言模型 信息检测 语义分析
📋 核心要点
- 现有方法难以系统性、规模化地生成具有高迷惑性的虚假信息，对社会安全构成威胁。
- 利用知识图谱的结构化语义信息，生成看似合理但实则错误的知识三元组，引导LLM生成虚假信息。
- 实验表明，现有LLM在区分真实信息和生成虚假信息方面存在局限性，需要更有效的检测方法。
📝 摘要（中文）
虚假信息的迅速传播，尤其是在生成式人工智能的推动下，对社会构成了重大威胁，影响公众舆论、民主稳定和国家安全。为了理解并主动评估这些威胁，需要探索能够结构化和可扩展地生成虚假信息的方法。本文提出了一种新颖的方法，利用知识图谱（KGs）作为结构化的语义资源，系统地生成虚假三元组。通过分析知识图谱的结构属性，例如实体之间的距离及其谓词，我们识别出看似错误的关联关系。然后，这些三元组被用于指导大型语言模型（LLMs）生成具有不同可信度的虚假信息陈述。通过利用结构化的语义关系，我们的确定性方法生成的虚假信息对人类来说具有内在的挑战性，难以检测，并且完全依赖于公开可用的知识图谱（例如，WikiGraphs）。此外，我们还研究了LLM在区分真实信息和人为生成的虚假信息方面的有效性。我们的分析突出了当前基于LLM的检测方法的局限性，强调了对增强检测策略的需求，以及对生成模型中固有偏差的更深入探索。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何系统性、规模化地生成具有高迷惑性的虚假信息的问题。现有方法缺乏对知识语义结构的利用，难以生成足够逼真且难以被人类或机器检测到的虚假信息。现有方法的痛点在于生成的信息缺乏结构化语义支撑，容易被识别为虚假信息。
核心思路：论文的核心思路是利用知识图谱（KG）的结构化语义信息，特别是实体之间的关系和属性，来生成看似合理但实际上错误的知识三元组。这些三元组作为LLM的输入，引导LLM生成更具迷惑性的虚假信息。这样设计的目的是利用KG的语义约束，使生成的虚假信息更难被检测。
技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 虚假三元组生成阶段：分析知识图谱的结构属性（如实体距离、谓词类型），识别潜在的错误关系，生成虚假三元组。2) 虚假信息生成阶段：将生成的虚假三元组作为prompt输入到LLM中，指导LLM生成自然语言形式的虚假信息陈述。同时，论文还评估了LLM区分真实信息和生成虚假信息的能力。
关键创新：最重要的技术创新点在于利用知识图谱的结构化语义信息来指导虚假信息的生成。与以往随机生成或简单替换的方法不同，该方法生成的虚假信息更具有语义合理性，更难被检测。此外，论文还对LLM在虚假信息检测方面的能力进行了评估，揭示了现有方法的局限性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何从知识图谱中选择合适的实体和关系来生成虚假三元组，例如，选择距离较近但关系不成立的实体对。2) 如何设计prompt，将虚假三元组有效地输入到LLM中，并引导LLM生成高质量的虚假信息。3) 如何评估生成的虚假信息的质量和迷惑性，以及LLM的检测能力。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了利用知识图谱生成的虚假信息更难被人类和LLM检测。实验结果表明，现有的LLM在区分真实信息和生成虚假信息方面存在显著的局限性，这突出了开发更有效的虚假信息检测方法的必要性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于对抗虚假信息传播、评估大型语言模型的安全性、提升信息检测技术等方面。通过系统性地生成和分析虚假信息，可以更好地理解虚假信息的传播机制，并开发更有效的检测和防御策略，从而维护网络安全和社会稳定。此外，该研究还可以用于评估和改进LLM的安全性，防止其被用于恶意目的。
📄 摘要（原文）
The rapid spread of misinformation, further amplified by recent advances in generative AI, poses significant threats to society, impacting public opinion, democratic stability, and national security. Understanding and proactively assessing these threats requires exploring methodologies that enable structured and scalable misinformation generation. In this paper, we propose a novel approach that leverages knowledge graphs (KGs) as structured semantic resources to systematically generate fake triplets. By analyzing the structural properties of KGs, such as the distance between entities and their predicates, we identify plausibly false relationships. These triplets are then used to guide large language models (LLMs) in generating misinformation statements with varying degrees of credibility. By utilizing structured semantic relationships, our deterministic approach produces misinformation inherently challenging for humans to detect, drawing exclusively upon publicly available KGs (e.g., WikiGraphs). Additionally, we investigate the effectiveness of LLMs in distinguishing between genuine and artificially generated misinformation. Our analysis highlights significant limitations in current LLM-based detection methods, underscoring the necessity for enhanced detection strategies and a deeper exploration of inherent biases in generative models.