Toward a Safer Web: Multilingual Multi-Agent LLMs for Mitigating Adversarial Misinformation Attacks
作者: Nouar Aldahoul, Yasir Zaki
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR, cs.LG
发布日期: 2025-10-07
💡 一句话要点
提出一种多语言多Agent LLM框架，用于缓解对抗性虚假信息攻击。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 虚假信息检测 多语言模型 多Agent系统 对抗性攻击 检索增强生成
📋 核心要点
- 现有方法在对抗虚假信息检测中，对语言切换和翻译、查询长度膨胀等攻击研究不足。
- 提出多语言多Agent LLM框架，利用检索增强生成，可作为Web插件部署。
- 该框架旨在保护在线信息的真实性，并展示了插件式部署在实际Web应用中的潜力。
📝 摘要（中文）
数字平台上虚假信息的迅速传播威胁着公共讨论、情绪稳定和决策。虽然之前的工作已经探索了虚假信息检测中的各种对抗性攻击，但本文研究的特定转换尚未得到系统研究。 特别是，我们研究了英语、法语、西班牙语、阿拉伯语、印地语和中文之间的语言切换，然后进行翻译。 我们还研究了在摘要之前进行的查询长度膨胀以及结构重组为多项选择题。 在本文中，我们提出了一个多语言、多Agent的大型语言模型框架，该框架具有检索增强生成功能，可以作为Web插件部署到在线平台中。 我们的工作强调了AI驱动的虚假信息检测在保护在线事实完整性免受各种攻击方面的重要性，同时展示了基于插件的部署在实际Web应用程序中的可行性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在线平台中虚假信息传播的问题，特别是针对利用语言切换、查询长度膨胀和结构重组等对抗性攻击手段传播的虚假信息。现有方法在应对这些特定类型的攻击时存在不足，缺乏有效的检测和缓解机制。
核心思路：论文的核心思路是构建一个多语言、多Agent的大型语言模型框架，该框架能够理解和处理多种语言的文本，并利用多个Agent协同工作，从而更有效地检测和识别对抗性虚假信息。通过检索增强生成，该框架可以访问外部知识库，从而提高识别虚假信息的能力。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 多语言文本处理模块，用于处理不同语言的输入文本；2) 对抗性攻击检测模块，用于识别文本中存在的对抗性攻击；3) 检索增强生成模块，用于从外部知识库检索相关信息，并生成用于验证文本真实性的证据；4) 多Agent协同工作模块，用于协调多个Agent的工作，从而提高检测虚假信息的准确性。该框架可以作为Web插件部署到在线平台中。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个多语言、多Agent的LLM框架，该框架能够有效地检测和缓解利用语言切换、查询长度膨胀和结构重组等对抗性攻击手段传播的虚假信息。与现有方法相比，该框架具有更强的鲁棒性和泛化能力。
关键设计：论文中没有详细描述关键参数设置、损失函数或网络结构的具体技术细节。这些细节可能在后续的论文或技术报告中给出。未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文主要侧重于框架的提出和可行性验证，并未提供具体的实验数据和性能指标。因此，实验亮点部分信息未知。未来的工作可以关注在真实数据集上评估该框架的性能，并与其他基线方法进行比较。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种在线平台，例如社交媒体、新闻网站和搜索引擎，以检测和过滤虚假信息，从而提高在线信息的真实性和可靠性。该技术还有助于保护公众免受虚假信息的影响，维护健康的在线环境，并促进负责任的在线交流。
📄 摘要（原文）
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.