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基于GScRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對抗樣本防御方法

摘要:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的日益發(fā)展被應(yīng)用到圖像語音識別等多個(gè)領(lǐng)域之中,然而面對輸入樣本的輕微改變,經(jīng)過DNN復(fù)雜的內(nèi)部神經(jīng)元可能導(dǎo)致細(xì)小的擾動被大幅度地?cái)U(kuò)大,從而使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出結(jié)果完全不同于人工判別結(jié)果,對于自然語言處理任務(wù)中,可以誘導(dǎo)欺騙垃圾郵件短信識別系統(tǒng)。通過統(tǒng)計(jì)詞向量空間各個(gè)維度分布變化,提出一種基于高斯分布的中性詞構(gòu)造方法(GSNeutral),在此基礎(chǔ)上建立GScRNN網(wǎng)絡(luò),糾正出輸入樣本中存在擾動的部分,通過中性詞替換該部分達(dá)到平滑判別邊界的目的。

關(guān)鍵詞:
  • 對抗攻擊  
  • 對抗樣本  
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  
  • 自然語言處理  
作者:
牟志; 殷鋒; 袁平
單位:
四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院; 成都610065; 西南民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院; 成都610041; 重慶第二師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息工程學(xué)院; 重慶400067
刊名:
現(xiàn)代計(jì)算機(jī)

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現(xiàn)代計(jì)算機(jī)雜志緊跟學(xué)術(shù)前沿,緊貼讀者,國內(nèi)刊號為:44-1415/TP。堅(jiān)持指導(dǎo)性與實(shí)用性相結(jié)合的原則,創(chuàng)辦于1984年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。