Migliorare la generazione di testi avversari con l'apprendimento per rinforzo

I classificatori di testo, che servono a ordinare e categorizzare il testo, possono essere ingannati da esempi appositamente creati chiamati Esempi avversariali. Questi sono campioni di testo originali che sono stati leggermente modificati ma sembrano comunque accettabili. Il metodo originale per trovare questi esempi prevede un processo complesso in cui si definisce quali cambiamenti possono essere effettuati e poi si cerca di trovare questi cambiamenti. Anche se questo approccio funziona, è lento e limitato dal tipo di cambiamenti scelti.

Un modo diverso per generare esempi avversariali è quello di aggiustare un modello linguistico pre-addestrato, simile a quanto si fa per altri compiti come la traduzione o il riassunto. Questo metodo è molto più veloce e offre maggiore varietà, ma non è ancora ampiamente utilizzato. In questo lavoro, utilizziamo un modello di apprendimento automatico che può riformulare frasi per creare una vasta gamma di esempi avversariali. Utilizziamo l'Apprendimento per rinforzo, che è un tipo di apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni ricevendo ricompense per buoni risultati. Introduciamo anche un sistema di ricompense che incoraggia la creazione di esempi avversariali validi. I nostri esperimenti mostrano che il nostro modello supera i metodi precedenti nella produzione di esempi avversariali più riusciti.

#Attacchi Avversariali Spiegati

Gli attacchi avversariali sono tentativi di far sì che un classificatore di testo predica l'etichetta sbagliata per un input. Questi attacchi possono avvenire in molte aree e rappresentano un reale rischio per la sicurezza. Ad esempio, gli attacchi avversariali potrebbero essere utilizzati per far produrre a strumenti come Google Translate output offensivi o privi di senso. Nel contesto dei classificatori di testo, un attaccante parte da un esempio etichettato correttamente e apporta piccole modifiche ad esso, trasformandolo in un esempio avversariale che il modello etichetta in modo errato. L'esempio modificato deve solitamente seguire certe regole, come rimanere vicino al testo originale e avere senso grammaticalmente. Tuttavia, non esiste un chiaro accordo su quali dovrebbero essere queste regole.

Il modo abituale per trovare questi esempi avversariali è attraverso un metodo chiamato attacchi di modifica dei token. Questo comporta il cambiamento di parti del testo (token) fino a quando la previsione del modello cambia. Il primo passo è determinare cosa conterà come un attacco riuscito e quali cambiamenti sono consentiti. Poi, vengono utilizzate tecniche per cercare questi cambiamenti.

Sebbene questo metodo sia stato efficace, ha dei significativi svantaggi. Prima di tutto, può essere molto lento, specialmente per testi più lunghi, poiché richiede più query al modello vittima. In secondo luogo, limita i tipi di cambiamenti che possono essere effettuati, impedendo trasformazioni più complesse come la riformulazione.

Un approccio alternativo è trattare la generazione di esempi avversariali come un problema di trasformare un testo in un altro. Questo può essere fatto con modelli sequenza-a-sequenza (seq2seq), comunemente usati nella traduzione e nel riassunto. Questo metodo offre diversi vantaggi rispetto agli attacchi di modifica dei token. Ad esempio, una volta addestrato, può generare esempi avversariali molto più velocemente e creare più esempi diversi per un singolo input.

Tuttavia, addestrare un modello per generare testo controllato può essere molto difficile. Potrebbe avere difficoltà a produrre frasi coerenti, rilevanti e grammaticalmente corrette. Nel nostro caso, il modello deve cambiare l'etichetta prevista senza violare alcuna regola stabilita.

Per affrontare queste sfide, perfezioniamo un modello pre-addestrato che genera parafrasi per creare esempi avversariali. Facciamo ciò utilizzando un approccio di apprendimento per rinforzo che include un sistema di ricompense per incoraggiare la generazione di avversariali di successo, mantenendo al contempo la coerenza nel testo generato.

#La Metodologia

Il nostro metodo prevede l'addestramento di un modello encoder-decoder utilizzando un tipo di algoritmo di apprendimento per rinforzo. Il modello è addestrato a generare una parafrasi di un testo in input, mentre cerca anche di fuorviare un classificatore di sentiment facendolo predire erroneamente. Introduciamo una funzione di ricompensa che promuove la generazione di esempi avversariali di successo e penalizza le violazioni dei vincoli.

Il nostro processo di addestramento richiede previsioni dal modello vittima ma non necessita di altre informazioni, consentendoci di eseguire attacchi di black-box o grey-box. Valutiamo il nostro approccio su due dataset di analisi del sentiment per misurare il successo dei nostri attacchi avversariali. I risultati mostrano che il nostro approccio supera significativamente i metodi tradizionali in termini di tasso di successo e diversità degli esempi generati.

#Lavori Correlati

Gli attacchi avversariali nella classificazione del testo possono generalmente essere divisi in due categorie: attacchi di modifica dei token e attacchi generativi.

#Attacchi di Modifica dei Token

La maggior parte degli attacchi avversariali attuali nel testo si basa sulle modifiche ai token. Questi attacchi consistono tipicamente di quattro componenti: un obiettivo, trasformazioni consentite, vincoli che devono essere rispettati e un metodo di ricerca. Il processo genera spesso cambiamenti applicando trasformazioni ripetitive a livello di token, come sostituire caratteri o scambiare sinonimi. Anche se questi metodi possono essere efficaci, producono spesso solo un esempio avversariale per ogni input originale, il che limita la loro utilità.

#Attacchi Generativi

Alcuni lavori precedenti si sono proposti di utilizzare modelli generativi per creare esempi avversariali. Sono stati testati diversi tipi di modelli, comprese reti neurali a lungo termine e autoencoder variationali, per questo scopo. Altri metodi come le reti neurali generative avversariali (GAN) sono stati esplorati; tuttavia, affrontano sfide significative durante l'addestramento e spesso faticano a mantenere le proprietà necessarie del testo.

Con l'introduzione dei modelli transformer, è emerso un nuovo approccio potente. Questi modelli sono pre-addestrati su grandi dataset e possono essere ulteriormente perfezionati per compiti specifici. I lavori precedenti non si sono concentrati sul perfezionamento di un parafrasatore pre-addestrato per generare esempi avversariali, rendendo il nostro approccio innovativo.

#Approccio Proposto

L'obiettivo del nostro lavoro è perfezionare un Modello di parafrasi pre-addestrato per generare esempi avversariali utilizzando l'apprendimento per rinforzo. Utilizziamo il modello transformer T5 per questo scopo.

#Configurazione dell'Addestramento

Durante l'addestramento, generiamo una parafrasi per ogni esempio originale. Raccogliamo queste parafrasi in batch per calcolare la funzione di perdita. Durante la validazione, possiamo generare più esempi avversariali candidati per qualsiasi input originale utilizzando diversi metodi di decodifica. Il processo considera un attacco riuscito se almeno un esempio generato soddisfa i vincoli specificati.

Per bilanciare il tasso di successo dell'attacco con il tempo di generazione e le limitazioni delle risorse, decidiamo di generare un numero fisso di parafrasi per ciascun esempio originale. La stessa procedura viene utilizzata durante il test.

#Funzione di Perdita

Per guidare l'addestramento, creiamo una politica che aiuti il modello a imparare come generare esempi avversariali. Utilizziamo l'apprendimento per rinforzo, dove il modello riceve una ricompensa in base a quanto bene raggiunge il suo obiettivo. Includiamo anche una penalità per evitare che il modello si allontani troppo dal modello di parafrasi originale per mantenere qualità e coerenza.

#Meccanismo di Ricompensa

Il meccanismo di ricompensa si concentra su due fattori principali: raggiungere una misclassificazione dell'etichetta rispettando i vincoli stabiliti. Definiamo criteri chiari per le parafrasi per garantire che rimangano significative e grammaticalmente corrette.

#Vincoli per Esempi Avversariali

I nostri esempi avversariali devono soddisfare vincoli specifici, tra cui:

1. Invarianza dell'Etichetta: Le frasi originali e generate non devono contraddirsi in termini di significato.
2. Coerenza Semantica: L'originale e la parafrasi devono condividere un significato simile.
3. Accettabilità Linguistica: Il testo generato deve essere coerente e grammaticalmente corretto.
4. Similarità di Lunghezza: La lunghezza delle frasi originali e generate deve essere simile.
5. Evitare Alcune Frasi: Il testo generato non dovrebbe utilizzare frasi di contrasto a meno che il testo originale non lo faccia.

#Configurazione Sperimentale

Effettuiamo test utilizzando due dataset di analisi del sentiment. Il dataset di Rotten Tomatoes consiste in recensioni di film etichettate come positive o negative, mentre il dataset di Financial PhraseBank contiene notizie finanziarie etichettate come positive, neutre o negative. Abbiamo escluso esempi in cui il modello vittima ha fatto previsioni errate e ci siamo concentrati su testi più brevi per adattarci alle limitazioni dei dati di addestramento.

#Iperparametri

Sono stati testati diversi iperparametri per ottimizzare le prestazioni. Questi includono la temperatura di campionamento di decodifica e il metodo di decodifica utilizzato durante la valutazione. Ogni approccio è stato convalidato attraverso varie configurazioni per trovare le impostazioni più efficaci per il nostro modello.

#Risultati

I nostri esperimenti mostrano che il modello perfezionato migliora significativamente il tasso di successo dell'attacco rispetto al modello di parafrasi originale. Osserviamo che il modello perfezionato genera costantemente un numero maggiore di esempi avversariali di successo con meno query necessarie.

#Confronto con Altri Attacchi

Abbiamo anche confrontato il nostro metodo con una gamma di attacchi avversariali consolidati. In ogni confronto, il nostro modello perfezionato si è dimostrato più efficiente, raggiungendo un alto tasso di successo pur richiedendo meno query rispetto ai metodi tradizionali.

#Validazione Umana

Per garantire che il nostro modello mantenga il significato originale, abbiamo effettuato una validazione umana. Gli annotatori hanno valutato esempi generati dal nostro modello e li hanno confrontati con quelli prodotti da altri metodi. I risultati hanno indicato che il nostro modello perfezionato conserva il significato pur raggiungendo un alto tasso di misclassificazione.

#Estensione dell'Approccio

Successivamente, abbiamo testato il metodo su un compito di classificazione diverso: la classificazione del tipo di domanda utilizzando il dataset TREC. Questo test mirava a vedere se il nostro approccio poteva generalizzarsi oltre l'analisi del sentiment. I risultati sono stati promettenti, mostrando che il nostro metodo potrebbe adattarsi efficacemente a vari compiti di classificazione.

#Discussione sui Metodi di Decodifica

Abbiamo analizzato i diversi metodi di valutazione impiegati durante la valutazione. Ogni metodo influenzava il tasso di successo dell'attacco e la qualità del testo generato. I risultati hanno indicato che specifici metodi di decodifica, come la ricerca a fascio, portavano ai tassi di successo dell'attacco più alti, mantenendo al contempo la fluidità e la diversità del testo.

#Conclusione

In conclusione, abbiamo sviluppato un nuovo modo per generare esempi avversariali per i classificatori di testo utilizzando un modello di parafrasi perfezionato. Il nostro approccio, supportato da un robusto meccanismo di ricompensa, ha dimostrato di superare i metodi tradizionali sia nella quantità che nella qualità degli esempi avversariali prodotti. I risultati di successo su vari dataset suggeriscono la versatilità di questo metodo, aprendo strade per future esplorazioni nella generazione di testi avversariali e le sue applicazioni in diversi domini.