公开(公告)号：CN114254108B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202111518229.0

申请日：2021-12-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吴渝 ,  蓝康宁 ,  杨杰

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/247 ,  G06F40/289 ,  G06F18/214 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种中文文本对抗样本生成的方法，包括如下步骤：获取原始文本数据，且所述原始文本数据为中文文本分类器的输入数据；构建一个深度学习攻击模型，使用数据聚集的方法迭代生成训练数据，并使用强化学习的方法训练模型；使用训练好的攻击模型，输入到所述原始文本数据，以获得对抗样本。本发明提供了一种带有深度学习的中文文本对抗样本生成的方法，通过学习模型，适应中文文本，实现多种攻击策略，相对现有技术中英文对抗样本生成的方法，流程更加简单。

公开(公告)号：CN114254108A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111518229.0

申请日：2021-12-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吴渝 ,  蓝康宁 ,  杨杰

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/247 ,  G06F40/289 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种中文文本对抗样本生成的方法，包括如下步骤：获取原始文本数据，且所述原始文本数据为中文文本分类器的输入数据；构建一个深度学习攻击模型，使用数据聚集的方法迭代生成训练数据，并使用强化学习的方法训练模型；使用训练好的攻击模型，输入到所述原始文本数据，以获得对抗样本。本发明提供了一种带有深度学习的中文文本对抗样本生成的方法，通过学习模型，适应中文文本，实现多种攻击策略，相对现有技术中英文对抗样本生成的方法，流程更加简单。