Mingjie Li, Yukun Jiang, Yicong Tan, Yang Zhang · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31152 · open-access PDF
Como imagens geradas por IA estão se tornando populares nos dias de hoje, discussões sobre tais gerações são amplamente existentes nos fóruns públicos atuais, repositórios de software e tutoriais de fotografia. Além disso, com a ajuda da tradução de código assistida pelo LLM, os atores maliciosos podem adotar tais informações para evitar detectores sem conhecimento especializado ou execução local de GPU das ferramentas resultantes. Para avaliar tais riscos, introduzimos \textsc{WildFakeToolBench}, um conjunto de referência de ferramentas de processamento de imagem executáveis de US $ 156 derivadas de fontes públicas de US $ 220 em domínios de US $ 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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