Kernkonzepte
본 논문은 의미, 구문, 문맥을 고려하여 자연어 처리 모델에 대한 효과적인 적대적 공격 예제를 생성하는 실용적이고 효율적인 모델인 SSCAE를 제안한다.
Zusammenfassung
이 논문은 자연어 처리 모델의 취약성을 해결하기 위해 의미, 구문, 문맥을 고려한 적대적 공격 모델 SSCAE를 제안한다.
중요 단어 선별: 입력 문장에서 가장 중요한 단어를 식별한다.
문맥 인식 대체어 선별: 중요 단어의 주변 단어들을 활용하여 BERT MLM으로 문맥 인식 대체어 집합을 생성한다.
언어적 요구사항 기반 대체어 정제: 의미적 유사성과 구문적 정확성을 고려하여 동적 임계치를 사용해 대체어를 정제한다. 또한 품사 일치를 확인한다.
지역 탐욕 검색: 여러 중요 단어를 동시에 대체하는 기법을 사용하여 고품질의 적대적 예제를 생성한다.
적대적 예제 생성: 정제된 대체어들을 활용하여 입력 문장을 변형하고, 변형된 문장이 목표 모델을 속일 수 있는지 확인한다.
제안된 SSCAE 모델은 기존 모델들에 비해 더 낮은 공격 후 정확도, 더 높은 의미적 일관성, 그리고 비슷한 수준의 변형률을 달성한다.
Statistiken
중요 단어 변경으로 인한 목표 모델의 신뢰도 점수 차이가 크다.
대체어 후보들의 의미적 유사성 점수와 구문적 정확성 점수가 높다.
Zitate
"최근 연구에 따르면 적대적 훈련(adversarial training)을 통해 목표 모델의 강건성과 안정성을 향상시킬 수 있다."
"자연어 처리(NLP) 분야에서 실용적이고 효율적인 적대적 공격 기술 개발이 컴퓨터 비전 분야에 비해 훨씬 더 느린 속도로 진행되고 있다."