怎么使用OpenAttack进行文本对抗攻击
发布时间：2022-06-27 16:08:49 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：关于OpenAttack OpenAttack是一款专为文本对抗攻击设计的开源工具套件，该工具基于Python开发，可以处理文本对抗攻击的整个过程，包括预处理文本、访问目标用户模型、生成对抗示例和评估攻击模型等等。 功能使用 OpenAttack支持以下几种功能： 高可用性：Ope
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关于OpenAttack OpenAttack是一款专为文本对抗攻击设计的开源工具套件，该工具基于Python开发，可以处理文本对抗攻击的整个过程，包括预处理文本、访问目标用户模型、生成对抗示例和评估攻击模型等等。 功能&使用 OpenAttack支持以下几种功能： 高可用性：OpenAttack提供了易于使用的API，可以支持文本对抗攻击的整个过程; 全面覆盖攻击模型类型：OpenAttack支持句子/单词/字符级扰动和梯度/分数/基于决策/盲攻击模型; OpenAttack的使用范围非常广，其中包括但不限于： 为攻击模型提供各种评估基线; 使用其全面评估指标综合评估攻击模型; 借助通用攻击组件，协助快速开发新的攻击模型; 评估机器学习模型对各种对抗攻击的鲁棒性; 通过使用生成的对抗示例丰富训练数据，进行对抗训练以提高机器学习模型的鲁棒性; 工具模块 工具安装 我们可以使用pip安装，或者克隆该项目源码来安装OpenAttack。 使用pip安装(推荐)： 复制 pip install OpenAttack 1. 克隆代码库： 复制 git clone https://github.com/thunlp/OpenAttack.git cd OpenAttack python setup.py install 1. 2. 3. 安装完成之后，我们可以尝试运行“demo.py”来检测OpenAttack是否能够正常工作： 使用样例 (1) 基础使用：使用内置攻击模型 OpenAttack内置了一些常用的文本分类模型，如LSTM和BERT，以及用于情感分析的SST和用于自然语言推理的SNLI等数据集。 以下代码段显示了如何使用基于遗传算法的攻击模型攻击SST数据集上的BERT： 复制 import OpenAttack as oa # prepare for attacking attack_eval = oa.attack_evals.DefaultAttackEval(attacker, victim) # launch attacks and print attack results attack_eval.eval(dataset, visualize=True) (2) 高级使用：攻击自定义目标用户模型 下面的代码段显示了如何使用基于遗传算法的攻击模型攻击SST上的自定义情绪分析模型： 复制 import OpenAttack as oa import numpy as np from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer # configure access interface of the customized victim model class MyClassifier(oa.Classifier): # choose an evaluation dataset dataset = oa.DataManager.load("Dataset.SST.sample") # choose Genetic as the attacker and initialize it with default parameters attacker = oa.attackers.GeneticAttacker() # prepare for attacking attack_eval = oa.attack_evals.DefaultAttackEval(attacker, victim) # launch attacks and print attack results attack_eval.eval(dataset, visualize=True) （编辑：应用网_丽江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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