17 подписчиков
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 XLNet или ALBERT. Применение методов, основанных на контрастном обучении (contrastive learning), для улучшения различения семантически близких примеров. Регулярное тестирование моделей на наборах данных с контрастными примерами.
5. BERT Attack (Атака использует модель BERT):
Описание: Эта атака использует модель BERT для генерации атакующих примеров, заменяя слова на те, которые сохраняют семантику, но изменяют предсказание модели.
Пример: Исходный текст: "Я счастлив." Атакующий текст: "Я рад."
Проверка: Атака считается успешной, если модель даёт другое предсказание для атакующего текста. Например, если модель классифицирует исходный текст как "позитивный эмоциональный отклик" и атакующий текст как "нейтральный эмоциональный отклик", атака успешна.
Последствия: Злоумышленник может изменить результаты анализа эмоциональной окраски текста, что может привести к неправильным выводам или решениям.
Рекомендации: Использование более сложных моделей, способных к более глубокому пониманию контекста и семантики, таких как T5 или BART. Применение методов, основанных на мультизадачном обучении (multi-task learning), для улучшения общего понимания текста. Регулярное тестирование моделей на наборах данных с измененными примерами, сгенерированными BERT.
6. Contrastive Learning-based Attack (Атака использует контрастное обучение):
Описание: Эта атака использует контрастное обучение для генерации атакующих примеров, которые сохраняют семантику, но изменяют предсказание модели.
Пример: Исходный текст: "Собака большая." Атакующий текст: "Пёс крупный."
Проверка: Атака считается успешной, если модель даёт другое предсказание для атакующего текста. Например, если модель классифицирует исходный текст как "описание собаки" и атакующий текст как "описание животного", 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 XLNet или ALBERT. Применение методов, основанных на контрастном обучении (contrastive learning), для улучшения различения семантически близких примеров. Регулярное тестирование моделей на наборах данных с контрастными примерами.
7. Black-box Adversarial Examples Generation (Атака генерирует атакующие примеры в черном ящике):
Описание: Эта атака генерирует атакующие примеры в черном ящике, используя информацию о выходных данных модели.
Пример: Исходный текст: "Машина красная." Атакующий текст: "Автомобиль алый."
Проверка: Атака считается успешной, если модель даёт другое предсказание для атакующего текста. Например, если модель классифицирует исходный текст как "описание цвета" и атакующий текст как "описание транспортного средства", 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 ELECTRA или GPT-3. Применение методов, основанных на ансамблевом обучении (ensemble learning), для улучшения устойчивости к атакам. Регулярное тестирование моделей на наборах данных с генерированными примерами в черном ящике.
8. Particle Swarm Optimization-based Attack (Атака использует метод оптимизации роя частиц):
Описание: Эта атака использует метод оптимизации роя частиц для поиска атакующих примеров.
Пример: Исходный текст: "Она читает книгу." Атакующий текст: "Она изучает том."
3 минуты
24 июля 2024