본 논문은 웹 상에서 가장 큰 오픈소스 구조화된 지식베이스 중 하나인 Wikidata에 대한 차세대 반달 행위 감지 시스템을 소개합니다. Wikidata는 항목에 끊임없이 확장되는 사실적 트리플과 다국어 텍스트를 포함하고 있어 매우 복잡합니다. 편집은 구조화된 콘텐츠와 텍스트 콘텐츠 모두를 변경할 수 있지만, 본 논문의 접근 방식은 Graph2Text라는 방법을 사용하여 모든 편집을 단일 공간으로 변환합니다. 이를 통해 단일 다국어 언어 모델을 사용하여 모든 콘텐츠 변경 사항을 잠재적인 반달 행위에 대해 평가할 수 있습니다. 이 통합된 접근 방식은 적용 범위를 개선하고 유지 관리를 단순화합니다. 실험 결과, 본 논문의 솔루션이 현재 운영 시스템보다 성능이 우수함을 보여줍니다. 또한, 다양한 인간이 생성한 지식 변경에 대한 대규모 데이터 세트와 함께 오픈 라이선스하에 코드를 공개하여 추가 연구를 가능하게 합니다.