Mischief : Transformerモデルを単純な "いたずら" 攻撃によって騙す

3つの要点
✔️ 人間は読む事が出来るが、AIには読めない敵対的サンプル
✔️ 機械学習モデルの正解率を大幅に低下させる事が出来る
✔️ データ増強と、モデルの頑健性を向上させる事も出来る

Mischief: A Simple Black-Box Attack Against Transformer Architectures
written by Adrian de Wynter
(Submitted on 16 Oct 2020)
Comments: Accepted at arXiv
Subjects: Computation and Language (cs.CL); Cryptography and Security (cs.CR); Machine Learning (cs.LG)
 

 

 

 

 

 

　　　 この  けんゅきう は じんうこのちう  には  わかならい  けど 

　　　　にんんげ  には  よむとこが  できる  ぶんょしう  を  つっかて 

　　　 じこんうちのう  を  だそまう  という  あでいあ  に  もづといて  います

 

 

 

 

 

 

• 
• 
• 

この記事に関するカテゴリー

• GAN（敵対的生成ネットワーク）
• 言語処理
• Transformer