该研究提出了一种新方法和数据集，以改善机器生成内容检测器在同义改写文本处理中的不足。通过使用MhBART和DTransformer模型，并结合语篇分析，显著提升了检测性能。

本文提出了一个框架，旨在通过对抗性攻击微调机器生成内容以规避检测。研究表明，现有检测模型在10秒内可被攻破，导致误判机器文本为人类撰写。尽管模型的鲁棒性有所提高，实际应用仍面临挑战，凸显了对更准确检测方法的需求。