論文の概要: Frauds Bargain Attack: Generating Adversarial Text Samples via Word Manipulation Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01234v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 06:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 14:29:50.702055
• Title: Frauds Bargain Attack: Generating Adversarial Text Samples via Word Manipulation Process
• Title（参考訳）: frauds bargain attack: 単語操作プロセスによる逆テキストサンプルの生成
• Authors: Mingze Ni, Zhensu Sun and Wei Liu
• Abstract要約: 本研究はFraud's Bargain Attack (FBA)を提案する。 新たなランダム化機構を用いて探索空間を拡大し、高い確率で高品質な逆例を生成する。 大規模な実験により、FBAは攻撃成功率と非受容性の両方の観点から最先端の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.903808254884862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies on adversarial examples expose vulnerabilities of natural language processing (NLP) models. Existing techniques for generating adversarial examples are typically driven by deterministic heuristic rules that are agnostic to the optimal adversarial examples, a strategy that often results in attack failures. To this end, this research proposes Fraud's Bargain Attack (FBA) which utilizes a novel randomization mechanism to enlarge the search space and enables high-quality adversarial examples to be generated with high probabilities. FBA applies the Metropolis-Hasting sampler, a member of Markov Chain Monte Carlo samplers, to enhance the selection of adversarial examples from all candidates proposed by a customized stochastic process that we call the Word Manipulation Process (WMP). WMP perturbs one word at a time via insertion, removal or substitution in a contextual-aware manner. Extensive experiments demonstrate that FBA outperforms the state-of-the-art methods in terms of both attack success rate and imperceptibility.
• Abstract（参考訳）: 近年,自然言語処理(NLP)モデルの脆弱性が報告されている。 既存の敵の例を生成する技術は通常、最適な敵の例とは無関係な決定論的ヒューリスティックなルールによって駆動される。 そこで本研究では,新たなランダム化機構を用いて検索空間を拡大し,高い確率で高品質な敵例を生成可能にする不正行為のバーゲン攻撃(fba)を提案する。 FBAは、Markov Chain Monte CarloサンプルラーのメンバーであるMetropolis-Hastingサンプルラーを適用し、私たちがWord Manipulation Process (WMP)と呼ぶカスタマイズされた確率過程によって提案される全ての候補からの敵例の選択を強化する。 WMPは、文脈に応じた方法で挿入、除去、置換を通じて、一度に1つの単語を摂動させる。 大規模な実験により、FBAは攻撃成功率と非受容性の両方の観点から最先端の手法よりも優れていることが示された。

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