Mar, 2023
针对神经机器翻译的定向对抗攻击
Targeted Adversarial Attacks against Neural Machine Translation
TL;DR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。