跨表合成表格数据检测

检测合成表格数据对于防止虚假或篡改数据集的传播至关重要，这些数据集可能会损害数据驱动的决策制定。本研究探讨了合成表格数据是否可以在“野外”被可靠识别——即在不同的生成器、领域和表格格式之间进行识别。这一挑战是表格数据所独有的，因为其结构（如列数、数据类型和格式）在不同表格之间可能差异很大。我们提出了三种跨表基线检测器和四种不同的评估协议，每种协议对应不同级别的“野性”。我们非常初步的结果证实，跨表适应是一项具有挑战性的任务。