CABAL：用于追踪同行评审中合谋投标影响的多智能体仿真框架-二趣网

CABAL：用于追踪同行评审中合谋投标影响的多智能体仿真框架

论文arXiv原文链接：[https://arxiv.org/html/2609.05227v1]

摘要

AAAI‑27审稿周期的相关报告指出，审稿人通过线下协同投标来谋求互相分配审稿任务的安全风险。现有工作往往将投标、审稿人分配、评审操纵作为独立阶段开展研究，合谋投标在完整生命周期产生的影响尚不清晰。现实世界分析存在两大阻碍：合谋意图通常无法观测，并且同一个会议很难获取反事实对照实验。

针对上述缺口，本文提出CABAL（Collusive Agent‑based Bidding and Assignment Laboratory），一套端到端多智能体仿真框架。该框架固定会议环境，配置大模型驱动的审稿人智能体，分别实现诚实审稿策略与合谋审稿策略。本文进一步提出亲和度引导的合谋投标策略：利用审稿人与稿件之间的相互亲和度构建合谋团伙、选定目标稿件；攻击行为保持与审稿人专业能力相匹配，而不是无依据地随机攻击。

受控实验表明：合谋投标能够让目标稿件被审稿人获取分配的概率提升一倍以上；被分配的合谋审稿人给目标稿件打分，会比诚实共同审稿人高出约2分；但对整个会议层面的整体影响相对有限。

针对投标阶段的现有检测器评估结果表明：检测证据十分有限。在固定三元组压力测试中，原生正向投标图会被良性专业亲和关系混淆；仅保留Very‑High级别的诊断视图可以实现较高精度，但召回率很低，只能局部恢复部分合谋团伙。

1 引言

顶会的同行评审流程中，审稿人会对稿件进行投标，表达自己的评审兴趣。会议组织者综合投标结果、审稿人‑稿件亲和度、利益冲突约束、工作量限制完成审稿人分配。但是投标机制同时引入策略操纵攻击面。AAAI‑27会议就出现线下协同，构造互惠分配结构的真实事件。AAAI后续出台约束，限制2‑cycle互惠行为，并增加审计流程，违规稿件可能直接desk‑reject，或者施加多年投稿禁令。

现有相关工作分别研究审稿人匹配分配优化、策略投标操纵、大模型审稿智能体，但是没有在同一个受控环境下串联合谋投标、审稿分配、下游评审打分全链路。因此，基于专业背景的合谋投标如何通过分配流程传播，最终改变评审结果，尚未得到充分理解。

现实开展这类研究存在两大难点：

合谋意图不可观测：基于专业兴趣的正常高投标和合谋产生的投标行为很难区分。
缺少反事实对照：真实会议无法固定全部条件，仅改变审稿人诚实/合谋行为复现两次会议。

因此需要一套受控仿真环境：合谋意图已知，会议全部其他条件固定，只改变审稿人的行为模式。

本文主要贡献：

提出CABAL可编程多智能体仿真框架，建模审稿投标、分配、评审全流程；支持匹配的反事实对照，稿件、审稿人、利益冲突、分配机制全部固定，仅改变审稿人行为。
提出亲和度引导的合谋投标策略，基于审稿人与稿件互相专业亲和度构建合谋团伙与目标稿件；合谋成员只对本身专业能力范围内的稿件开展协同投标，避免明显可疑的无差别攻击。
开展端到端实证分析：研究合谋投标如何改变目标稿件分配权限、向下游评审分数传播、对会议全局结果的影响；同时把攻击行为与主流投标阶段检测器做对比评估。

表1 与现有同行评审相关工作对比

工作	会议	专业亲和度	策略行为	投标	分配	评审	结果分析	行为反事实对照
审稿人分配与投标机制
Anjum et al.	EMNL(\mathcal{P})‑IJCNL(\mathcal{P})’19	●	-	-	○	-	-	-
(\mathcal{S})telmakh et al.	JMLR’21	○	-	-	●	-	○	-
Rozencweig et al.	AAMA(\mathcal{S})’23	○	-	●	○	-	-	○
同行评审中的策略操纵与对抗行为
Wu et al.	ICML’21	○	●	●	●	-	-	○
Jecmen et al.	WWW’23	○	●	●	●	-	-	○
Jecmen et al.	TMLR’25	○	●	●	-	-	-	○
Hsieh et al.	U(\mathcal{S})ENIX (\mathcal{S})ec’25	●	●	-	●	-	-	○
大模型审稿智能体与仿真
Jin et al.	EMNL(\mathcal{P})’24	○	-	-	-	●	●	●
Lu et al.	ICML’25	●	-	-	-	●	○	-
本文 CABAL	—	●	●	●	●	●	●	●

注释：●代表显式建模/作为核心研究对象；○代表作为输入辅助组件；-代表未建模。

2 问题定义

符号定义

会议包含稿件集合KaTeX parse error: Can't use function '\(' in math mode at position 10: \mathcal{\̲(̲\mathcal{P}\)}=…，审稿人集合R = { r 1 , … , r M } \mathcal{R}=\{r_{1},\dots,r_{M}\}R={r1,…,rM}。
A p j A_{pj}Apj：稿件p pp与审稿人r j r_jrj的主题亲和度，数值越高代表专业匹配度越高；
C p j ∈ { 0 , 1 } C_{pj}\in\{0,1\}Cpj∈{0,1}：利益冲突标记，C p j = 1 C_{pj}=1Cpj=1代表该审稿人不能评审该稿件。

定义两种行为世界：

KaTeX parse error: Can't use function '\(' in math mode at position 1: \̲(̲z=h\)：全部审稿人诚实；
KaTeX parse error: Can't use function '\(' in math mode at position 1: \̲(̲z=c\)：存在合谋审稿人。

B ( z ) \mathbf{B}^{(z)}B(z)：投标矩阵；KaTeX parse error: Can't use function '\)' in math mode at position 15: \\(\mathcal{P}\̲)̲hi为固定分配算法，输出二进制分配矩阵M ( z ) \mathbf{M}^{(z)}M

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