論文の概要: OpenFact at CheckThat! 2024: Combining Multiple Attack Methods for Effective Adversarial Text Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02649v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 12:26:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 18:53:31.365412
- Title: OpenFact at CheckThat! 2024: Combining Multiple Attack Methods for Effective Adversarial Text Generation
- Title（参考訳）: 英語) OpenFact at CheckThat! 2024: Multiple Attack Methods for Effective Adversarial Text Generation (英語)
- Authors: Włodzimierz Lewoniewski, Piotr Stolarski, Milena Stróżyna, Elzbieta Lewańska, Aleksandra Wojewoda, Ewelina Księżniak, Marcin Sawiński,
- Abstract要約: CLEF 2024 Task 6: Robustness of Credibility Assessment with Adversarial Examples (InCrediblAE)
本研究の主な目的は,信頼度評価問題に適用した場合に広く用いられているテキスト分類手法の堅牢性を評価するために,5つの問題領域における逆例を生成することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.136619420474766
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents the experiments and results for the CheckThat! Lab at CLEF 2024 Task 6: Robustness of Credibility Assessment with Adversarial Examples (InCrediblAE). The primary objective of this task was to generate adversarial examples in five problem domains in order to evaluate the robustness of widely used text classification methods (fine-tuned BERT, BiLSTM, and RoBERTa) when applied to credibility assessment issues. This study explores the application of ensemble learning to enhance adversarial attacks on natural language processing (NLP) models. We systematically tested and refined several adversarial attack methods, including BERT-Attack, Genetic algorithms, TextFooler, and CLARE, on five datasets across various misinformation tasks. By developing modified versions of BERT-Attack and hybrid methods, we achieved significant improvements in attack effectiveness. Our results demonstrate the potential of modification and combining multiple methods to create more sophisticated and effective adversarial attack strategies, contributing to the development of more robust and secure systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,CheckThatの実験結果を紹介する。
CLEF 2024 Task 6: Robustness of Credibility Assessment with Adversarial Examples (InCrediblAE)
本研究の主な目的は,信頼性評価問題に適用した場合に広く用いられているテキスト分類手法(細調整BERT, BiLSTM, RoBERTa)の堅牢性を評価するために, 5つの問題領域における逆例を生成することである。
本研究では,自然言語処理(NLP)モデルに対する敵対的攻撃を強化するために,アンサンブル学習の適用について検討する。
我々は,様々な誤情報タスクの5つのデータセットに対して,BERT-Attack,遺伝的アルゴリズム,TextFooler,CLAREなどの敵攻撃手法を体系的に検証し,改良した。
BERT-Attackおよびハイブリッド手法の修正版を開発することにより,攻撃効率を大幅に向上した。
本研究は,より高度で効果的な敵攻撃戦略を構築するために,複数の手法を改良・組み合わせることの可能性を示し,より堅牢でセキュアなシステムの開発に寄与する。
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