Mingjie Li, Yukun Jiang, Yicong Tan, Yang Zhang · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31152 · open-access PDF
A medida que las imágenes generadas por IA se están volviendo populares en estos días, las discusiones sobre tales generaciones están ampliamente presentes en los foros públicos actuales, repositorios de software y tutoriales de fotografía. Además, con la ayuda de la traducción de código asistida por LLM, los actores maliciosos pueden adoptar dicha información para evadir detectores sin conocimiento especializado o ejecución local de GPU de las herramientas resultantes. Para evaluar tales riesgos, introducimos \textsc{WildFakeToolBench}, una suite de referencia de herramientas de procesamiento de imagen ejecutables de $156 derivadas de fuentes públicas de $220 en dominios de $142.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
As AI generated images are getting popular these days, discussions on such generations are widely existed in current public forums, software repositories, and photography tutorials. Moreover, with the help of LLM-assisted code translation, malicious actors can adopt such information to evade detectors without specialized knowledge or local GPU execution of the resulting tools. To evaluate such risks, we introduce \textsc{WildFakeToolBench}, a benchmark suite of $156$ executable image-processing tools derived from $220$ public sources across $142$ domains. Each tool retains its source evidence
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