В работе представлен новый метод детекции ИИ-сгенерированных текстов, основанный на многопризнаковом векторе(семантика, стилометрика, перплексия, устойчивость). В сравнении с аналогами, данный метод более устойчив к попыткам обхода именно из-за использования набора признаков. Сформированный вектор признаков используется для обучения классификатора на основе градиентного бустинга. Области применения метода включают в себя образование, рекламу, маркетинг, а также фильтрацию контента для государственных структур.

Староверов А.Н., Петров Н.В. (науч. рук. Авдошин С.М.) Метод детекции ai-сгенерированных текстов на основе многопризнакового вектора (стилометрия, семантика, перплексия) // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16921