领域无关的欺骗：定义、分类法及语言线索之争

基于互联网的各类经济与社会活动正深陷欺骗性攻击的泥潭。这些攻击形式多样，例如假新闻、钓鱼攻击与求职诈骗，我们称之为“欺骗领域”。机器学习与自然语言处理研究者一直试图通过设计特定领域的检测器来改善这一 precarious 局面。仅有少数近期工作考虑了领域无关的欺骗。我们汇集这些分散的研究脉络，并沿四个维度探究领域无关的欺骗。首先，我们给出欺骗的一种新的计算定义，并利用概率论将其形式化。其次，我们将欺骗拆解为一种新的分类法。第三，我们分析了关于欺骗语言线索的争论，并为系统性综述提供指导方针。第四，我们为领域无关的欺骗检测提供一些证据与建议。