本研究提出了一种新的对比性改写攻击方法（CoPA），旨在绕过大型语言模型（LLMs）的文本检测。CoPA通过设计指令，利用现有LLMs生成更人性化的文本，并构建辅助特征词分布，从而降低检测率。实验结果表明，CoPA在多种场景下有效。