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公开(公告)号：CN116842179A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310906387.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/35 , G06F18/241 , G06F40/30 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种基于渲染的对抗样本生成方法，包括：S1，评估各个词语对于文本分类模型输出结果的影响力；选择对模型有一定影响力的词语分类存储，生成各类重点词表；S2，对于文本标题中的内容，采用基于视觉无察觉的插入的修改方式；S3，对于多段落文本开头段和结尾段中的内容，采用基于视觉无察觉的分隔修改方式；S4，对于多段落文本的中间段和单段落文本的段首句、段尾句中的内容，采用基于视觉无察觉的逆序修改方式；S5，对于多段落文本的中间段和单段落文本除首尾外的中间句中内容，采用基于视觉无察觉的替换修改方式。本发明为文本对抗样本的语义保留和不可区分性，以及提高文本分类模型的安全性提供了有益的参考。
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