14 подписчиков
Проверка: Атака считается успешной, если модель даёт другое предсказание для атакующего текста. Например, если модель классифицирует исходный текст как "чтение" и атакующий текст как "учеба", атака успешна.
Последствия: Злоумышленник может изменить результаты анализа или классификации, что может привести к неправильным выводам или решениям.
Рекомендации: Использование моделей, способных к более точному определению семантических различий, таких как T5 или BART. Применение методов, основанных на ансамблевом обучении (ensemble learning), для улучшения устойчивости к атакам. Регулярное тестирование моделей на наборах данных с оптимизированными примерами.
9. Text Bugger (Атака изменяет текст, добавляя или удаляя буквы):
Описание: Эта атака изменяет текст, добавляя или удаляя буквы, чтобы создать ошибки ввода, которые затрудняют распознавание модели.
Пример: Исходный текст: "Солнце светит." Атакующий текст: "Соолннцее сввеетт."
Проверка: Атака считается успешной, если модель не может корректно распознать атакующий текст. Например, если модель не может классифицировать атакующий текст, в то время как исходный текст классифицируется корректно, атака успешна.
Последствия: Модель может неправильно интерпретировать текст, что может привести к ошибочным выводам или решениям, особенно в контексте автоматизированного анализа данных.
Рекомендации: Использование моделей, способных к коррекции опечаток и ошибок ввода, таких как ELECTRA или GPT-3. Применение методов, основанных на языковых моделях, для исправления грамматических и орфографических ошибок. Обучение моделей на большом количестве данных с различными вариациями текста.
#MLSecOps
1 минута
24 июля