論文の概要: TSCheater: Generating High-Quality Tibetan Adversarial Texts via Visual Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02371v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 10:57:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:47:35.648993
• Title: TSCheater: Generating High-Quality Tibetan Adversarial Texts via Visual Similarity
• Title（参考訳）: TSCheater:視覚的類似性による高品質チベット文字生成
• Authors: Xi Cao, Quzong Gesang, Yuan Sun, Nuo Qun, Tashi Nyima,
• Abstract要約: 本稿では,TSCheater という,チベットの新たなテキスト生成手法を提案する。 チベット語のエンコーディングの特徴と、視覚的に類似した音節が類似した意味を持つ特徴を考える。 実験的に、TSCheaterは攻撃の有効性、摂動、意味的類似性、視覚的類似性、人間の受容において、既存の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1854179230109363
• License:
• Abstract: Language models based on deep neural networks are vulnerable to textual adversarial attacks. While rich-resource languages like English are receiving focused attention, Tibetan, a cross-border language, is gradually being studied due to its abundant ancient literature and critical language strategy. Currently, there are several Tibetan adversarial text generation methods, but they do not fully consider the textual features of Tibetan script and overestimate the quality of generated adversarial texts. To address this issue, we propose a novel Tibetan adversarial text generation method called TSCheater, which considers the characteristic of Tibetan encoding and the feature that visually similar syllables have similar semantics. This method can also be transferred to other abugidas, such as Devanagari script. We utilize a self-constructed Tibetan syllable visual similarity database called TSVSDB to generate substitution candidates and adopt a greedy algorithm-based scoring mechanism to determine substitution order. After that, we conduct the method on eight victim language models. Experimentally, TSCheater outperforms existing methods in attack effectiveness, perturbation magnitude, semantic similarity, visual similarity, and human acceptance. Finally, we construct the first Tibetan adversarial robustness evaluation benchmark called AdvTS, which is generated by existing methods and proofread by humans.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークに基づく言語モデルは、テキストの敵対攻撃に対して脆弱である。 英語のような豊かな資源言語が注目されている一方で、チベット語は国境を越えた言語であり、その豊富な古代文学と批判的な言語戦略のために徐々に研究されている。 現在、チベット文字のテキスト生成法はいくつかあるが、チベット文字のテキスト的特徴を完全に考慮せず、生成したテキストの品質を過大評価している。 この問題に対処するために,チベット語エンコーディングの特徴と視覚的に類似した音節が類似した意味を持つ特徴を考察した,TSCheaterという新しいチベット語逆文生成手法を提案する。 この方法は、Devanagariスクリプトなどの他のバグダにも転送できる。 我々は、TSVSDBと呼ばれる自己構築されたチベット語音節の視覚的類似性データベースを用いて、置換候補を生成し、グリーディアルゴリズムに基づくスコアリング機構を用いて置換順序を決定する。 その後、8つの犠牲者言語モデルを用いて手法を実行する。 実験的に、TSCheaterは、攻撃の有効性、摂動の大きさ、意味的類似性、視覚的類似性、人間の受容において、既存の方法よりも優れている。 最後に,従来の手法によって生成され,人間によって実証されるAdvTSと呼ばれる,最初のチベット対逆ロバスト性評価ベンチマークを構築した。

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