Chain Association-based Attacking and Shielding Natural Language Processing Systems
作者: Jiacheng Huang, Long Chen
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-11-12
💡 一句话要点
提出基于链式联想的对抗攻击方法，针对自然语言处理系统
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对抗攻击 自然语言处理 链式联想 粒子群优化 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有NLP系统在处理隐晦表达时存在不足，易受对抗攻击影响。
- 利用汉字间的链式联想关系构建对抗样本，模拟人类理解的模糊性。
- 实验证明该攻击对多种NLP模型有效，并探索了防御方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于链式联想的对抗攻击方法，利用人类和机器在理解上的差距来攻击自然语言处理系统。该方法首先基于联想范式为汉字生成链式联想图，构建潜在对抗样本的搜索空间。然后，引入离散粒子群优化算法来搜索最优的对抗样本。实验结果表明，包括大型语言模型在内的先进自然语言处理模型和应用容易受到该攻击的影响，而人类似乎能够很好地理解被扰动的文本。此外，还探索了对抗训练和基于联想图的恢复两种方法，以保护系统免受基于链式联想的攻击。请注意，本文包含一些可能冒犯或使某些人不安的贬义词。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决自然语言处理系统在面对基于联想的对抗攻击时的脆弱性问题。现有方法难以有效防御利用人类联想能力构造的对抗样本，因为机器通常缺乏这种联想理解能力，导致模型性能显著下降。
核心思路：核心思路是利用汉字之间的链式联想关系，构建对抗样本。通过替换文本中的某些字，使其在语义上与原句保持关联，但机器难以识别其真实含义，从而达到攻击目的。这种方法模拟了人类在理解文本时的联想过程，放大了人类和机器在语义理解上的差距。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 构建链式联想图：基于汉字之间的联想关系，构建一个图结构，用于搜索潜在的对抗样本。2) 对抗样本搜索：使用离散粒子群优化算法，在联想图中搜索最优的对抗样本。该算法旨在找到能够最大程度降低目标模型性能，同时保持文本语义关联性的对抗样本。
关键创新：关键创新在于利用链式联想关系生成对抗样本。与传统的对抗攻击方法不同，该方法不是简单地添加噪声或替换字词，而是基于人类的联想认知，构造更具迷惑性的对抗样本。这种方法更贴近真实的攻击场景，也更难被防御。
关键设计：1) 链式联想图的构建：使用大规模语料库统计汉字之间的共现频率，作为联想强度的度量。2) 离散粒子群优化算法：针对离散空间的特点，设计了特定的粒子更新策略。3) 目标函数：综合考虑对抗样本的攻击效果和语义相似度，设计了一个平衡两者关系的损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效攻击包括大型语言模型在内的先进NLP模型，且生成的对抗样本对人类而言仍然具有可理解性。通过对抗训练和基于联想图的恢复等防御手段，可以有效提升模型的鲁棒性，但仍有提升空间。该研究揭示了现有NLP系统在处理隐晦语义和联想关系方面的不足。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升自然语言处理系统的安全性，尤其是在信息安全、舆情监控等领域。通过评估和防御基于链式联想的攻击，可以提高NLP系统在复杂和对抗性环境下的鲁棒性。此外，该研究也为开发更符合人类认知方式的自然语言处理模型提供了新的思路。
📄 摘要（原文）
Association as a gift enables people do not have to mention something in completely straightforward words and allows others to understand what they intend to refer to. In this paper, we propose a chain association-based adversarial attack against natural language processing systems, utilizing the comprehension gap between humans and machines. We first generate a chain association graph for Chinese characters based on the association paradigm for building search space of potential adversarial examples. Then, we introduce an discrete particle swarm optimization algorithm to search for the optimal adversarial examples. We conduct comprehensive experiments and show that advanced natural language processing models and applications, including large language models, are vulnerable to our attack, while humans appear good at understanding the perturbed text. We also explore two methods, including adversarial training and associative graph-based recovery, to shield systems from chain association-based attack. Since a few examples that use some derogatory terms, this paper contains materials that may be offensive or upsetting to some people.