研究文本分类硬标签黑盒模型的对抗样本生成方法，分析模型的潜在安全风险，为加强模型鲁棒性提供方向。本次学习报告讲解了文本分类模型对抗样本生成方法的总体状况，并介绍了关于文本分类硬标签黑盒模型对抗样本生成的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。
文本分类硬标签黑盒模型的对抗样本生成方法研究-郑俊怡原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/11/27/%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%88%86%e7%b1%bb%e7%a1%ac%e6%a0%87%e7%ad%be%e9%bb%91%e7%9b%92%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e7%94%9f%e6%88%90%e6%96%b9%e6%b3%95%e7%a0%94%e7%a9%b6/
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