提出了一种改善神经机器翻译模型鲁棒性的方法，该方法包含两个部分：通过对抗性源样本攻击翻译模型，以及通过对抗性目标输入来防御翻译模型，以提高其对抗性源输入的鲁棒性，并通过梯度下降法生成对抗性输入来提高其性能。在中英和英德翻译任务的实验结果表明，在标准的干净基准测试中，我们的方法可以取得显著的改进（$2.8$ 和 $1.6$ BLEU 分数），同时在噪声数据上表现出更高的鲁棒性。

Jun, 2019

通过往返翻译（RTT）方法防御大规模语言模型（LLM）上的社会工程攻击，提出了一种多功能、轻量级且可转移的算法，成功缓解了超过 70% 的攻击，并且减少了 MathsAttack 的攻击成功率近 40%。

Feb, 2024

通过进行逆序翻译及引入机器翻译，本研究论证了现有文本对抗攻击在翻译回路中的鲁棒性，并证明了翻译鲁棒性的重要性以及其对多语言对抗攻击研究的推动作用。

Jul, 2023

通过基于强化学习的新范例生成对抗性样本，我们对神经机器翻译系统如何失败的情况进行了探究，旨在暴露给定性能度量下的缺陷，我们对两种主流的神经翻译架构，RNN-search 和 Transformer，进行了敌对攻击的实验，结果表明我们的方法有效地生成了稳定的攻击和有保留含义的对抗性样本，同时，我们还展示了攻击偏好模式的定性和定量分析，证明我们的方法能够暴露神经翻译系统的缺陷。

Nov, 2019

本文研究一种新的神经机器翻译学习范式，即采用对抗训练模型进行最小化差异的方式来指导模型学习，此模型被命名为 Adversarial-NMT。实验结果表明，Adversarial-NMT 性能显著高于强基线模型，并能够实现更高质量的翻译。

Apr, 2017

本研究提出了一种基于字符串编辑的白盒敌手算法，并在字符级别神经机器翻译模型中使用两种新类型的攻击来比较黑盒和白盒对抗例子的强度。该研究发现，白盒对抗例子在不同的攻击场景中都会显著强于黑盒对抗例子，并证明在对抗训练中取得了显著的鲁棒性提高。

Jun, 2018

提出了一种新颖的基于检索增强的 Levenshtein Transformer 架构，旨在提高 Retrieval-Augmented Machine Translation 的透明度，并通过编辑多个模糊匹配的示例来改善翻译得分。

Oct, 2023

本文介绍了一种新的对神经机器翻译（NMT）模型的有针对性对抗攻击方法，目的是插入一个预定义的关键词到对抗性翻译中，同时保持源域中原始句子和扰动句子之间的相似性。文章提出了包括对抗损失项和相似性损失项的优化问题，并使用嵌入空间中的梯度投影来获得对抗性句子。实验结果表明，相比于 Seq2Sick 方法，本攻击方法在成功率和翻译质量降低方面表现更好，攻击成功率超过 75％，同时原始句子和扰动后的句子之间的相似性得以保持。

Mar, 2023

本文提出了一种基于优化的对抗攻击方式来攻击神经机器翻译模型，并在实验中取得了成功的效果，同时提出了针对黑盒攻击的扩展方法。

Jun, 2023

本文提出了一种新的神经机器翻译对抗性数据增强方法，称之为 AdvAug，使用虚拟句子的嵌入来训练 NMT 模型，通过实验证明其取得了显著的效果提升。

Jun, 2020