[发明专利]一种基于黑盒对抗样本的社交文本人格隐私保护方法在审
| 申请号： | 202111164828.7 | 申请日： | 2021-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN113869062A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 王秀娟;曹思玮;郑康锋;石雨桐;随艺 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学;北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/284;G06F40/211;G06F21/62;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于黑盒对抗样本的社交文本人格隐私保护方法属于社会工程学领域。本发明主要利用自然语言处理技术，使用Bert预处理模型和注意力机制为主的方法进行社交文本对抗样本的生成。通过使用Bert模型对文本进行预处理，并去除掉停用词，再通过注意力机制self‑attention寻找对每个文本中对语义贡献度大的单词进行词级替换操作，同时利用Bert模型自身生成的向量进行单词对标签贡献度的估算，选出对标签贡献度大的单词进行字符级替换操作。本发明通过同时对句子语义和标签生成两个方面进行量化，既保证了对抗样本与原文本的语义相似度，同时也保证了更大程度的造成已有分类器的误判。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 黑盒 对抗 样本 社交 文本 人格 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
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