🏠 Главная
Бенчмарки
📊 Все бенчмарки 🦖 Динозавр v1 🦖 Динозавр v2 ✅ Приложения To-Do List 🎨 Творческие свободные страницы 🎯 FSACB - Ультимативный показ 🌍 Бенчмарк перевода
Модели
🏆 Топ-10 моделей 🆓 Бесплатные модели 📋 Все модели ⚙️ Режимы Kilo Code
Ресурсы
💬 Библиотека промптов 📖 Глоссарий ИИ 🔗 Полезные ссылки

Глоссарий ИИ

Полный словарь искусственного интеллекта

235
категории
2 988
подкатегории
33 628
термины
📖
термины

Текстовая состязательная атака

Техника, заключающаяся в тонком изменении входного текста, чтобы ввести в заблуждение модель NLP, сохраняя при этом семантику для человеческого читателя.

📖
термины

Возмущение на уровне символов

Изменение отдельных символов в тексте (вставка, удаление, замена) для создания труднодетектируемых состязательных примеров.

📖
термины

Атака с лексической заменой

Замена слов на семантически близкие синонимы, которые целенаправленно изменяют прогноз модели NLP.

📖
термины

Универсальные состязательные триггеры

Конкретные последовательности слов или символов, которые при вставке в любой текст систематически вызывают ошибку классификации модели.

📖
термины

Атака «черного ящика»

Атака, проводимая без знания внутренних параметров модели, использующая только прогнозы модели для построения состязательных примеров.

📖
термины

Атака «белого ящика»

Атака, использующая полное знание архитектуры и градиентов модели для генерации оптимальных возмущений.

📖
термины

Атака с переносом

Генерация состязательных примеров на исходной модели, которые сохраняют свою эффективность на неизвестных целевых моделях.

📖
термины

Сохранение семантики

Ограничение, обеспечивающее, чтобы текстовые возмущения не меняли общий смысл текста для человеческого читателя.

📖
термины

Attaque par Empoisonnement de Données

Insertion malveillante d'exemples corrompus dans le jeu d'entraînement pour dégrader les performances du modèle pendant sa phase d'apprentissage.

📖
термины

Perturbation Syntaxique

Modification de la structure grammaticale ou syntaxique d'une phrase tout en préservant son sens sémantique pour tromper les modèles NLP.

📖
термины

Masquage de Gradient

Technique de défense qui modifie le gradient du modèle pour empêcher les attaques basées sur l'optimisation, sans nécessairement améliorer la robustesse réelle.

📖
термины

Attaque par Requête

Attaque boîte noire qui optimise les perturbations en interrogeant itérativement le modèle et en analysant ses réponses.

📖
термины

Robustesse Sémantique

Capacité d'un modèle NLP à maintenir des prédictions cohérentes face à des variations textuelles préservant le sens mais modifiant la forme.

📖
термины

Espace de Recherche Adversarial

Ensemble de toutes les modifications possibles du texte qui peuvent être appliquées pour générer des exemples adversariaux valides.

📖
термины

Score de Perturbation

Métrique quantitative évaluant l'ampleur de la modification appliquée au texte original pour créer un exemple adversarial.

📖
термины

Attaque Multi-objectifs

Attaque adversariale cherchant simultanément à tromper le modèle tout en optimisant plusieurs contraintes comme la lisibilité ou la préservation sémantique.

📖
термины

Обнаружение состязательных атак

Защитный механизм, выявляющий потенциально состязательные входные данные на основе статистических или поведенческих аномалий в предсказаниях.

🔍

Результаты не найдены