【摘 要】
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研究表明,在深度神经网络(DNN)的输入中添加小的扰动信息,能够使得 DNN 出现误判,这种攻击被称为对抗样本攻击.而对抗样本攻击也存在于基于 DNN 的中文文本的情感倾向性检测
【机 构】
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空天信息安全与可信计算教育部重点实验室（武汉大学）,武汉大学国家网络安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61876134);国家重点研发计划(2016YFB0801100);中央高校基本科研业务费专项资金(204201 8kf1028)~~
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研究表明,在深度神经网络(DNN)的输入中添加小的扰动信息,能够使得 DNN 出现误判,这种攻击被称为对抗样本攻击.而对抗样本攻击也存在于基于 DNN 的中文文本的情感倾向性检测中,因此提出了一种面向中文文本的对抗样本生成方法 WordHanding.该方法设计了新的词语重要性计算算法,并用同音词替换以生成对抗样本,用于在黑盒情况下实施对抗样本攻击.采用真实的数据集(京东购物评论和携程酒店评论),在长短记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)这两种 DNN 模型上验证该方法的有效性.实验结果表明,生成
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