基于链关联的自然语言处理系统攻击与防御

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本研究针对自然语言处理系统的脆弱性，提出了一种基于链关联的对抗攻击方法，利用了人类与机器之间的理解差距。通过生成汉字的链关联图并应用粒子群优化算法，我们发现高级自然语言处理模型对这种攻击敏感，而人类则能够良好理解受到干扰的文本。同时，我们探讨了对抗训练和基于关联图的恢复两种防护方法，以提高系统的安全性。

本研究提出了一种基于链关联的对抗攻击方法，揭示了自然语言处理系统的脆弱性。通过生成汉字链关联图并应用粒子群优化算法，发现高级模型对攻击敏感，而人类的理解能力较强。同时，探讨了对抗训练和恢复方法以增强系统的安全性。