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在文本对抗性攻击中#xff0c;“白盒攻击”“黑盒攻击”以及黑盒攻击下的“软标签”“硬标签”设置#xff0c;核心差…文本对抗性攻击分为白盒攻击和黑盒攻击其中黑盒攻击更贴近现实又可分为软标签和硬标签设置。这些名词分别是什么意思
在文本对抗性攻击中“白盒攻击”“黑盒攻击”以及黑盒攻击下的“软标签”“硬标签”设置核心差异在于攻击者对模型信息的掌握程度以及模型输出的信息粒度。以下是具体解释
一、白盒攻击White-box Attack
白盒攻击是指攻击者完全掌握模型的内部信息的攻击方式。
核心特征攻击者知晓模型的全部细节包括模型结构如是否是BERT、LSTM等、参数权重、训练数据分布、损失函数、激活函数等。攻击逻辑由于掌握完整信息攻击者可直接利用模型的内部机制如梯度信息设计攻击策略。例如通过计算模型对输入文本的梯度定位到对模型预测影响最大的词语再针对性地替换为同义词或近义词生成对抗样本。文本领域示例已知目标模型是基于LSTM的情感分类器且知道其各层权重攻击者可通过梯度反向传播找到“最敏感”的词语如“精彩”替换为语义相近但会改变模型预测的词如“还行”使模型将“正面”误判为“负面”。
二、黑盒攻击Black-box Attack
黑盒攻击是指攻击者对模型内部信息完全未知的攻击方式仅能通过“输入文本→观察输出结果”的交互来推测模型行为。
核心特征攻击者不知道模型的结构、参数、训练数据等任何内部细节仅能将模型视为一个“黑盒”通过不断输入不同文本观察输出结果来优化攻击策略。现实意义更贴近实际场景如调用第三方文本分类API、使用闭源模型因为实际应用中模型通常是保密的攻击者无法获取内部信息。文本领域示例调用一个未知的垃圾邮件检测API攻击者只能通过发送不同邮件如替换部分词语、调整句式观察返回的“垃圾邮件”或“正常邮件”结果逐步找到能绕过检测的对抗样本。
三、黑盒攻击中的“软标签”与“硬标签”设置
在黑盒攻击中模型输出的信息粒度不同可分为“软标签”和“硬标签”两种场景直接影响攻击难度和策略设计。
1. 软标签Soft Labels
软标签指模型输出的是“概率分布”形式的结果即对每个可能的类别都给出对应的概率值。
信息价值能为攻击者提供更丰富的参考——不仅知道模型的预测类别还能知道模型对该类别的“置信度”以及对其他类别的“倾向性”。攻击优势攻击者可通过观察概率变化更精准地调整扰动策略。例如若模型对“正面”的概率是60%对“负面”是40%攻击者可针对性地修改文本逐步降低“正面”概率、提高“负面”概率直到模型误判。文本示例输入“这部电影剧情紧凑演员演技出色”模型输出“正面85%负面15%”。
2. 硬标签Hard Labels
硬标签指模型仅输出最终的“预测类别”不提供任何概率或置信度信息。
信息局限攻击者仅能知道“模型认为这是哪一类”但无法判断模型对该预测的“坚定程度”也不知道其他类别的可能性。攻击挑战攻击难度更高因为缺乏中间反馈。攻击者需通过大量尝试如随机替换词语观察预测类别是否变化效率较低。文本示例输入“这部电影剧情紧凑演员演技出色”模型仅输出“正面”无概率。
总结
白盒攻击 vs 黑盒攻击核心差异是“是否掌握模型内部信息”黑盒更贴近现实。软标签 vs 硬标签黑盒下核心差异是“模型输出的信息粒度”软标签提供概率分布信息更丰富硬标签仅提供预测类别信息更有限。
这些分类本质上反映了“攻击者与模型的信息差”而信息差直接决定了对抗性攻击的策略设计与难度。
guide
首先通过随机初始化生成初始对抗性样本然后尽可能替换回原始词以降低扰动率最后利用剩余替换词的同义词集优化对抗性样本同时通过为每个替换词搜索过渡同义词避免遍历整个同义词集减少查询次数
是的你对HQA-Attack的核心流程概括得很准确其步骤的逻辑链条可以总结为
随机初始化从原始文本中选取名词、动词等可替换词随机替换为其同义词生成初始对抗样本需满足对抗条件即模型预测错误。替换回原始词动态尝试将替换词换回原始词仅保留“换回后仍保持对抗性且提升语义相似度”的操作以此减少扰动率1-581-60。计算优化顺序基于替换词与原始词的语义差异余弦距离确定抽样概率优先优化那些与原始词语义更接近的替换词保证优化效率1-681-69。过渡词筛选针对待优化的替换词从其同义词集中随机选取少量候选词筛选出既能保持对抗性又提升语义相似度的过渡词避免全量遍历同义词集1-721-74。估算优化方向u围绕过渡词的同义词集通过语义相似度差异的加权计算得到指向“提升语义相似度”的更新方向u1-86。定向优化沿方向u从原始词的同义词集中选取最优替换词确保新样本既满足对抗条件又进一步提升语义相似度1-88。
整个流程通过“初始化-减扰-定向优化”的迭代在有限查询预算内生成高语义相似度、低扰动率的对抗样本各步骤紧密衔接共同服务于“高质量攻击”的目标。
