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神经机器翻译模型的对抗攻击

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本报告对针对神经机器翻译的对抗攻击作出了综述。在神经网络的脆弱性背景下,神经机器翻译面临巨大的挑战,攻击者通过不同的方式企图使模型出错,主要分为黑盒攻击和白盒攻击。报告主要介绍了基于GAN和基于噪声的黑盒攻击,基于梯度和基于C&W的白盒攻击。最后总结了后续的研究方向,主要包括研究对抗样本迁移性,改进攻击算法和提高模型鲁棒性。
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