AI风控之伪造文本检测技术详解

1. 背景与概述

1.1 AIGC技术简介

AIGC(人工智能生成内容)技术通过机器学习和自然语言处理手段，能够自动生成文本、图像、音频和视频等多种形式的内容。虽然这项技术在提高内容创作效率和降低成本方面具有巨大潜力，但也带来了信息质量下降的问题。

1.2 伪造文本检测的必要性

• AIGC技术可能导致大量低质量、重复性和垃圾内容的产生
• 这些内容可能会淹没真正有价值的信息，影响用户体验
• 可能导致互联网整体信任度下降
• 例如：AIGC平台可以根据用户输入自动生成文学作品，这些作品可能是对已有作品的抄袭或改编

2. 技术原理

2.1 文本生成原理

AIGC技术的核心在于其背后的神经网络模型，这些模型通过大量训练数据学习语言结构、文本风格和内容特征。

2.1.1 常见神经网络架构

• 循环神经网络(RNN)
• 长短时记忆网络(LSTM)
• 转换器模型(Transformer)

2.1.2 文本生成流程

1. 输入文本经过分词器处理，生成token_id输出
2. 分词后的输入文本传递给预训练模型的编码器部分
3. 编码器生成特征表示，编码输入的含义和上下文
4. 解码器获取特征表示，逐个token生成新文本

2.1.3 生成策略

• 贪婪采样(Greedy Sampling)：总是选择最可能的token，计算高效但可能导致重复输出
• 束搜索(Beam Search)：考虑一组前k个最可能的token，生成更高质量的文本

2.2 DeBERTaV3模型

DeBERTaV3是DeBERTa系列模型的第三个版本，在NLP任务中表现出色。

2.2.1 主要特点

• 采用Replaced Token Detection(RTD)预训练任务
• 使用生成器和判别器的对抗训练
• 优化词向量梯度分散共享方法
• 在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现优异

3. 实战实现

3.1 环境配置

3.1.1 依赖库

import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"  # 使用JAX作为Keras后端

import keras_nlp
import keras_core as keras
import keras_core.backend as K
import torch
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

3.1.2 配置类

class CFG:
    verbose = 0
    wandb = True  # 是否使用Weights & Biases
    preset = "deberta_v3_base_en"  # 预设模型
    sequence_length = 200  # 序列长度
    device = 'TPU'  # 使用TPU加速
    seed = 42  # 随机种子
    num_folds = 5  # 交叉验证折数
    selected_folds = [0, 1]  # 选择的折
    epochs = 3  # 训练轮数
    batch_size = 3  # 批量大小
    drop_remainder = True  # 是否丢弃不足batch的数据
    cache = True  # 是否缓存数据
    scheduler = 'cosine'  # 学习率调度器类型
    class_names = ["real", "fake"]  # 类别名称

3.2 设备初始化

def get_device():
    try:
        # 尝试初始化TPU
        tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
        tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(tpu)
        strategy = tf.distribute.TPUStrategy(tpu)
        device = CFG.device
    except:
        # 尝试使用GPU
        gpus = tf.config.list_logical_devices('GPU')
        ngpu = len(gpus)
        if ngpu:
            strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(gpus)
            device = 'GPU'
        else:
            # 使用CPU
            strategy = tf.distribute.get_strategy()
            device = 'CPU'
    return strategy, device

3.3 数据准备

3.3.1 数据加载与探索

# 加载训练数据
df = pd.read_csv('train_essays.csv')
df['label'] = df.generated.copy()
df['name'] = df.generated.map(CFG.label2name)

# 加载外部数据
ext_df1 = pd.read_csv('train04.csv')
ext_df2 = pd.read_csv('argugpt.csv')[['id', 'text', 'model']]
ext_df2.rename(columns={'model': 'source'}, inplace=True)
ext_df2['label'] = 1
ext_df = pd.concat([ext_df1[ext_df1.source=='persuade_corpus'].sample(10000),
                   ext_df1[ext_df1.source!='persuade_corpus']])

3.3.2 数据划分

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

skf = StratifiedKFold(n_splits=CFG.num_folds, shuffle=True, random_state=CFG.seed)
df = df.reset_index(drop=True)
df['stratify'] = df.label.astype(str) + df.source.astype(str)
df["fold"] = -1

for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(skf.split(df, df['stratify'])):
    df.loc[val_idx, 'fold'] = fold

3.4 预处理

3.4.1 预处理器

preprocessor = keras_nlp.models.DebertaV3Preprocessor.from_preset(
    preset=CFG.preset,
    sequence_length=CFG.sequence_length,
)

3.4.2 预处理函数

def preprocess_fn(text, label=None):
    text = preprocessor(text)
    return (text, label) if label is not None else text

3.5 数据加载器

def build_dataset(texts, labels=None, batch_size=32, cache=False, 
                 drop_remainder=True, repeat=False, shuffle=1024):
    AUTO = tf.data.AUTOTUNE
    slices = (texts,) if labels is None else (texts, labels)
    ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(slices)
    
    ds = ds.cache() if cache else ds
    ds = ds.map(preprocess_fn, num_parallel_calls=AUTO)
    ds = ds.repeat() if repeat else ds
    
    opt = tf.data.Options()
    if shuffle:
        ds = ds.shuffle(shuffle, seed=CFG.seed)
        opt.experimental_deterministic = False
    ds = ds.with_options(opt)
    
    ds = ds.batch(batch_size, drop_remainder=drop_remainder)
    ds = ds.prefetch(AUTO)
    return ds

3.6 学习率调度器

def get_lr_callback(batch_size=8, mode='cos', epochs=10, plot=False):
    lr_start, lr_max, lr_min = 0.6e-6, 0.5e-6 * batch_size, 0.3e-6
    lr_ramp_ep, lr_sus_ep, lr_decay = 1, 0, 0.75
    
    def lrfn(epoch):
        if epoch < lr_ramp_ep:
            lr = (lr_max - lr_start) / lr_ramp_ep * epoch + lr_start
        elif epoch < lr_ramp_ep + lr_sus_ep:
            lr = lr_max
        elif mode == 'exp':
            lr = (lr_max - lr_min) * lr_decay**(epoch - lr_ramp_ep - lr_sus_ep) + lr_min
        elif mode == 'step':
            lr = lr_max * lr_decay**((epoch - lr_ramp_ep - lr_sus_ep) // 2)
        elif mode == 'cos':
            decay_total_epochs = epochs - lr_ramp_ep - lr_sus_ep + 3
            decay_epoch_index = epoch - lr_ramp_ep - lr_sus_ep
            phase = math.pi * decay_epoch_index / decay_total_epochs
            lr = (lr_max - lr_min) * 0.5 * (1 + math.cos(phase)) + lr_min
        return lr
    
    if plot:
        plt.figure(figsize=(10, 5))
        plt.plot(np.arange(epochs), [lrfn(epoch) for epoch in np.arange(epochs)], marker='o')
        plt.xlabel('epoch'); plt.ylabel('lr')
        plt.title('LR Scheduler')
        plt.show()
    
    return keras.callbacks.LearningRateScheduler(lrfn, verbose=False)

3.7 模型构建

def build_model():
    classifier = keras_nlp.models.DebertaV3Classifier.from_preset(
        CFG.preset,
        preprocessor=None,
        num_classes=1
    )
    
    inputs = classifier.input
    logits = classifier(inputs)
    outputs = keras.layers.Activation("sigmoid")(logits)
    
    model = keras.Model(inputs, outputs)
    model.compile(
        optimizer=keras.optimizers.AdamW(5e-6),
        loss=keras.losses.BinaryCrossentropy(label_smoothing=0.02),
        metrics=[keras.metrics.AUC(name="auc")],
        jit_compile=True
    )
    return model

3.8 训练流程

for fold in CFG.selected_folds:
    # 初始化WandB
    if CFG.wandb:
        run = wandb_init(fold)
    
    # 获取数据集
    (train_ds, train_df), (valid_ds, valid_df) = get_datasets(fold)
    callbacks = get_callbacks(fold)
    
    # 打印训练信息
    print('#' * 50)
    print(f'\tFold: {fold + 1} | Model: {CFG.preset}')
    print(f'\tBatch Size: {CFG.batch_size * CFG.replicas} | Scheduler: {CFG.scheduler}')
    print(f'\tNum Train: {len(train_df)} | Num Valid: {len(valid_df)}')
    print('#' * 50)
    
    # 训练模型
    K.clear_session()
    with strategy.scope():
        model = build_model()
        
        history = model.fit(
            train_ds,
            epochs=CFG.epochs,
            validation_data=valid_ds,
            callbacks=callbacks,
            steps_per_epoch=int(len(train_df) / CFG.batch_size / CFG.replicas),
        )
    
    # 评估结果
    best_epoch = np.argmax(model.history.history['val_auc'])
    best_auc = model.history.history['val_auc'][best_epoch]
    best_loss = model.history.history['val_loss'][best_epoch]
    
    print(f'\n{"=" * 17} FOLD {fold} RESULTS {"=" * 17}')
    print(f'>>>> BEST Loss : {best_loss:.3f}\n>>>> BEST AUC : {best_auc:.3f}\n>>>> BEST Epoch : {best_epoch}')
    print('=' * 50)
    
    if CFG.wandb:
        log_wandb()
        wandb.run.finish()
    print("\n\n")

3.9 预测与评估

# 进行预测
predictions = model.predict(
    valid_ds,
    batch_size=min(CFG.batch_size * CFG.replicas * 2, len(valid_df)),
    verbose=1
)

# 展示预测结果
pred_answers = (predictions > 0.5).astype(int).squeeze()
true_answers = valid_df.label.values

print("# Predictions\n")
for i in range(5):
    row = valid_df.iloc[i]
    text = row.text
    pred_answer = CFG.label2name[pred_answers[i]]
    true_answer = CFG.label2name[true_answers[i]]
    
    print(f"❓❓ Text {i+1}:\n{text[:100]}...{text[-100:]}\n")
    print(f"✅ True: {true_answer}\n")
    print(f"? Predicted: {pred_answer}\n")
    print("-" * 90, "\n")

4. 关键点总结

1. 模型选择：使用DeBERTaV3作为基础模型，因其在NLP任务中的优异表现
2. 数据准备：结合原始数据和外部数据，使用分层交叉验证确保数据分布均衡
3. 预处理：使用专门的预处理器处理文本数据，统一序列长度
4. 训练优化：
   • 使用TPU/GPU加速训练
   • 采用余弦退火学习率调度器
   • 使用标签平滑的二元交叉熵损失函数
5. 评估指标：主要关注验证集的AUC指标
6. 预测分析：通过对比预测结果和真实标签，验证模型效果

5. 应用与扩展

1. 实际应用：可用于检测AI生成的虚假评论、垃圾邮件、抄袭内容等
2. 模型优化：
   • 尝试更大的模型变体
   • 调整超参数（学习率、批量大小等）
   • 增加训练数据量
3. 部署考虑：
   • 模型量化以减少推理时间
   • 构建API服务方便集成
   • 开发用户界面便于非技术人员使用

通过这套完整的实现方案，可以有效检测AI生成的伪造文本，维护网络内容的真实性和质量。