텍스트 트랜스포머 모델에서 어텐션 맵을 이용한 경사도 기반 화이트 박스 적대적 예제 생성 방안

신초별; 문종섭

doi:10.9728/dcs.2021.22.12.2019

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자료유형: 학술저널

저자정보: 신초별 (고려대학교) 문종섭 (고려대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제12호

발행연도: 2021.12

수록면: 2,019 - 2,026 (8page)

DOI: 10.9728/dcs.2021.22.12.2019

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트랜스포머 모델의 텍스트 데이터에 대한 적대적 예제 생성 방법은 텍스트 데이터의 이산적인 특징 때문에 블랙박스 공격 방법이 대부분이었다. 최근 트랜스포머 모델의 텍스트 데이터를 대상으로 한 경사도 기반 화이트박스 공격 방법이 발표되었는데 이는 하나의 예제 생성 마다 하나의 분포를 학습시키기 때문에 시간이 오래 걸려 효율적이지 못하다는 단점이 있다. 본 논문은 트랜스포머 모델의 어텐션 구조를 이용한 어텐션 제약조건을 제안하여 기존 화이트 박스 공격방법의 효율성을 높인다. 실험을 통해 기존의 연구결과보다 생성 시간을 6.5% 가량 단축시킬 수 있으며 생성되는 적대적 예제의 생성률을 2.4% 높일 수 있음을 입증하였다.

#트랜스포머 #적대적 예제 #딥러닝 #텍스트 데이터 #화이트박스 #Transformer #Adversarial example #Deep learning #Text data #Whitebox

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Guo C. / 2021 / Gradient-based Adversarial Attacks against Text Transformers / arXiv preprint arXiv:2104.13733

D Jin / 2020 / Is BERT Really Robust? A Strong Baseline for Natural Language Attack on Text Classification and Entailment / AAAI Technical Track: Natural Language Processing 34(05)

S Garg / 2020 / Bae: Bert-based adversarial examples for text classification / arXiv preprint arXiv:2004.01970

L Li / 2020 / Bert-attack: Adversarial attack against bert using bert / arXiv preprint arXiv:2004.09984

Ian J Goodfellow / 2014 / Explaining and harnessing adversarial examples / arXiv preprint arXiv:1412.6572

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