一种文本分类后门攻击方法、系统及设备
公开
摘要
本发明公开了一种文本分类后门攻击方法、系统、设备及计算机存储介质，包括利用干净训练集对预训练模型进行训练，得到干净模型，利用定位标签生成器生成伪标签数据集，利用所述伪标签数据集对Sequence‑to‑Sequence模型进行多任务训练，得到定位器模型，利用所述定位器模型生成后门数据集，利用所述后门数据集对所述干净模型训练，得到脏模型。本发明实现了利用预训练干净模型在无需人工标注的情况下生成为伪标签数据集；采用基于Sequence‑to‑Sequence与多任务学习架构的定位器模型，实现了无需人工干预即可动态预测文本序列中后门攻击位置，且动态选取攻击位置取得的性能指标更优异。
基本信息
专利标题 ：
一种文本分类后门攻击方法、系统及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114610885A
申请号 ：
CN202210233023.1
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陆恒杨周俊康胡聪方伟吴小俊
申请人 ：
江南大学
申请人地址 ：
江苏省无锡市通沙路898号南楼七层
代理机构 ：
苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
冯瑞
优先权 ：
CN202210233023.1
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/35
••聚类；分类
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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