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多语种文本分类的生成对抗攻击
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究探讨了对深度学习模型中的序列到序列模型进行对抗攻击的影响。研究发现，机器翻译模型对已知最佳对抗攻击表现出鲁棒性，但在次优方法中，该攻击方法优于其他方法。另外，基于混合单个字符的攻击也是一个有力的候选方法。
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关键要点
- 该研究探讨了对深度学习模型中的序列到序列模型进行对抗攻击的影响。
- 对抗攻击通过对输入进行微小扰动，导致输出发生重大变化。
- 研究重点是机器翻译模型对对抗攻击的鲁棒性。
- 机器翻译模型对已知最佳对抗攻击显示出鲁棒性，输出扰动程度与输入扰动成正比。
- 在次优方法中，研究的攻击方法优于其他方法，提供最佳相对性能。
- 基于混合单个字符的攻击是另一个有力的候选方法。
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