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文本攻击方法开源代码汇总
1、
Generating Natural Language Adversarial Examples through Probability Weighted Word Saliency
时间:
2019
期刊:
Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(A类)
攻击层次:
词级
目标模型:
单向和双向长短期记忆网络、卷积神经网络
攻击类别:
黑盒
使用数据集:
影评数据集——IMDB、新闻分类数据集——AG’s News、问答分类数据集——Yahoo! Answers
开源代码:
https://github.com/JHL-HUST/PWWS
相关分析博客:
https://blog.csdn.net/weixin_44614631/article/details/114697906
2、Black-Box Generation of Adversarial Text Sequences to Evade Deep Learning Classifiers
时间:
2018
期刊:
ieee symposium on security and privacy(A类)
攻击层次:
字符级
目标模型:
单向和双向长短期记忆网络
使用数据集:
影评数据集IMDB和安然垃圾邮件分类数据集
开源代码:
https://github.com/QData/deepWordBug
相关分析博客:
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/113930556](https://zhuanlan.zhihu.com
3、TextBugger: Generating Adversarial Text Against Real-world Applications
时间:
2019
期刊:
Network and Distributed Systems Security (NDSS) Symposium(B类)
攻击层次:
字符级+单词级(同时改变)
目标模型:
LR、CNN 和 LSTM 模型
攻击类别:
黑盒、白盒
使用数据集:
IMDB数据集和Rotten Tomatoes Movie Reviews数据集(影评数据集)
开源代码:
OpenAttack 工具包可用
相关分析博客:
https://blog.csdn.net/weixin_43646592/article/details/121164946
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