模型安全：自然语言处理与安全
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
关键词：模型安全性，攻击防御机制，可解释性，隐私保护，责任归属
1.背景介绍
1.1 问题的由来
随着自然语言处理（NLP）技术在智能客服、文本生成、情感分析等领域广泛应用，模型的安全性成为了不可忽视的重要议题。不安全的NLP模型可能遭受多种攻击手段，例如对抗样本攻击、数据注入攻击、模型欺骗等，这些攻击不仅影响了系统的准确性和可靠性，还可能引发严重的隐私泄露、声誉损害乃至法律风险。
1.2 研究现状
当前，针对NLP模型的安全研究主要集中在以下几个方面：
- 攻击方法：开发了一系列针对特定NLP任务的攻击策略，如修改输入文本或利用语义漏洞进行欺骗。
- 防御措施：研究了基于规则的方法、机器学习方法以及知识图谱增强等防御策略，旨在提高模型鲁棒性。
- 可解释性增强：通过解释模型决策过程，增加用户对系统信任度，并便于发现潜在的安全
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140221215
版权归原作者 AI天才研究院 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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