17 подписчиков

Атаки на текстовые классифкации (Часть 3)

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."

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.

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

2 минуты

24 июля 2024