"Adversarial attacks" (Tấn công đối nghịch) là gì trong NLP và tại sao chúng là một mối quan tâm?

Các kỹ thuật tạo ra các mẫu đầu vào (ví dụ: văn bản) được thiết kế đặc biệt để đánh lừa mô hình NLP đưa ra dự đoán sai, gây ra rủi ro bảo mật và độ tin cậy trong các ứng dụng thực tế

Các phương pháp cải thiện hiệu suất của mô hình NLP bằng cách "tấn công" vào các điểm yếu của dữ liệu huấn luyện

Các kỹ thuật đánh giá mô hình NLP bằng cách đo lường khả năng chống lại các loại nhiễu khác nhau trong dữ liệu đầu vào

Các biện pháp bảo vệ mô hình NLP khỏi bị sao chép hoặc đánh cắp