論文の概要: TextDecepter: Hard Label Black Box Attack on Text Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06860v6
• Date: Mon, 28 Dec 2020 00:23:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 09:06:11.485238
• Title: TextDecepter: Hard Label Black Box Attack on Text Classifiers
• Title（参考訳）: TextDecepter: テキスト分類器に対するハードラベルブラックボックス攻撃
• Authors: Sachin Saxena
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)分類器に対するハードラベルブラックボックス攻撃に対する新しいアプローチを提案する。 このような攻撃シナリオは、感情分析や有害なコンテンツ検出といったセキュリティに敏感なアプリケーションに使われている現実世界のブラックボックスモデルにも適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning has been proven to be susceptible to carefully crafted samples, known as adversarial examples. The generation of these adversarial examples helps to make the models more robust and gives us an insight into the underlying decision-making of these models. Over the years, researchers have successfully attacked image classifiers in both, white and black-box settings. However, these methods are not directly applicable to texts as text data is discrete. In recent years, research on crafting adversarial examples against textual applications has been on the rise. In this paper, we present a novel approach for hard-label black-box attacks against Natural Language Processing (NLP) classifiers, where no model information is disclosed, and an attacker can only query the model to get a final decision of the classifier, without confidence scores of the classes involved. Such an attack scenario applies to real-world black-box models being used for security-sensitive applications such as sentiment analysis and toxic content detection.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、敵の例として知られる、慎重に作られたサンプルに影響を受けやすいことが証明されている。 これらの敵対的な例の生成は、モデルをより堅牢にし、これらのモデルの根底にある意思決定に関する洞察を与えてくれる。 長年にわたって、研究者はホワイトボックスとブラックボックスの両方で画像分類器を攻撃してきた。 しかし、これらの方法はテキストデータが離散的であるため、直接テキストに適用できない。 近年,テキスト応用に対する逆例作成の研究が盛んに行われている。 本稿では,NLP(Natural Language Processing, 自然言語処理)分類器に対するハードラベルブラックボックス攻撃に対して,モデル情報が開示されず,攻撃者がモデルに問い合わせて最終決定を下すだけで,関連するクラスの信頼性スコアが得られない,新たなアプローチを提案する。 このような攻撃シナリオは、感情分析や有害なコンテンツ検出といったセキュリティに敏感なアプリケーションに使われている現実世界のブラックボックスモデルにも適用される。

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