基于深度學習的自然語言處理攻防研究綜述

馬 甜 張國梁 郭曉軍

（西藏民族大學信息工程學院,陜西 咸陽 712082）

近年來，在深度學習的推動下，作為人工智能的一個重要分支的自然語言處理（NLP）發(fā)展迅速。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），已在語義理解、語音識別和機器翻譯等方面展示出卓越性能，但同時也面臨著對抗樣本和毒化攻擊等安全風險。因此，深入分析NLP模型的攻防機制至關(guān)重要。

1 深度學習在自然語言處理中的應用

1.1 文本表示

在NLP的文本表示領(lǐng)域，深度學習的應用集中于開發(fā)高效算法實現(xiàn)詞匯嵌入和語義表示。Word2Vec[1]和GloVe[2]通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將詞匯轉(zhuǎn)換為密集向量表示，廣泛應用于信息檢索、推薦系統(tǒng)和文本分類。2018年，Devlin等[3]在BERT模型中引入了基于Transformer的先進技術(shù)，通過未標記文本上的預訓練，學習雙向編碼器表示，如圖1所示。自動化組合性檢測的關(guān)注增加，幫助理解短語語義的組合性。這些發(fā)展表明，深度學習在文本表示上的應用，為NLP的多個方面提供了強有力的支持和推動。

圖1 Transformer模型架構(gòu)

1.2 語序建模

近年來，在NLP的語序建模領(lǐng)域的研究進展顯著。2018年，Devlin等[3]提出的BERT模型，利用深度雙向轉(zhuǎn)換器和預訓練機制，顯著提升了各種NLP任務的性能，改變了語序建模的方法。2019年，Yang等[4]推出的Transformer-XL模型，突破了處理長序列數(shù)據(jù)時的固定長度上下文限制，提高了模型對長期依賴關(guān)系的學習能力。此外，2013年，Graves等[5]的研究顯示了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）在序列建模中的強大潛力，特別是在語音識別等序列預測任務的應用。這些發(fā)展表明，深度學習模型在捕捉序列數(shù)據(jù)的時間依賴性方面具有獨特優(yōu)勢。2016年，Goodfellow等[6]在《深度學習》一書中全面討論了序列建模，包括從基礎(chǔ)的RNN到更復雜的結(jié)構(gòu)如LSTM和GRU的應用。2016年，Goldberg[7]的教程為初學者提供了序列建模技術(shù)的基礎(chǔ)解釋。

1.3 知識表示

在NLP中，知識表示是理解和生成自然語言的關(guān)鍵組成部分。1997年，Ali等[8]提出了一種實現(xiàn)系統(tǒng)中非平凡知識表示和推理（KRR）的NLP系統(tǒng)的最新狀態(tài)，如圖2所示，NLP的知識表示在理解和生成自然語言中發(fā)揮著核心作用。圖中明確了不同的NLP子領(lǐng)域之間的關(guān)聯(lián)，包括基本任務、進階技術(shù)和NLP+的跨學科應用。知識表示學習不僅支持基礎(chǔ)的語言處理任務，如詞性標注和句法分析，還對高級任務如情感分析和話題建模至關(guān)重要。此外，圖中還展示了知識表示如何與其他領(lǐng)域相結(jié)合，為機器翻譯和對話系統(tǒng)等NLP+應用提供支持。他們強調(diào)了傳統(tǒng)KRR技術(shù)的全面實施以及為滿足NLP需求而開發(fā)的新的知識相關(guān)處理機制的重要性。IEEE Xplore的綜述和相關(guān)文章強調(diào)了知識表示學習在NLP中的應用，展示了它在理解復雜查詢和提高機器處理自然語言能力方面的作用。SpringerLink的研究突出了利用文本數(shù)據(jù)中的知識結(jié)構(gòu)來改善語言模型的方法。此外，研究還討論了知識表示學習，特別是在詞匯層面上的影響，表明知識表示是NLP研究中一個多樣化且持續(xù)發(fā)展的領(lǐng)域，對于增強機器理解自然語言的能力極為重要。

圖2 NLP關(guān)系圖

圖3 對抗性文本樣本生成與攻擊流程圖

2 文本生成/文本分類/語義解析任務的攻擊技術(shù)

2.1 文本生成任務面臨的攻擊技術(shù)

在NLP領(lǐng)域，文本生成任務面臨的攻擊技術(shù)是當前研究的熱點。2022年，arXiv的一篇研究介紹了一種基于提示的對抗性示例生成方法，指出預訓練的語言模型（PLMs）可以通過示例學習來生成對抗性文本，旨在提高攻擊的成功率并增強模型的魯棒性。2020年，在ACL Anthology發(fā)表的另一項研究中，Hao[9]等提出了T3方法，這是一種樹形遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)約束的對抗性文本生成技術(shù)，專門用于針對性攻擊，通過改變文本結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵信息來欺騙模型，同時保持語法和句法的準確性。這些研究表明，通過對預訓練模型的微調(diào)，可以制造出看似正常但具有欺騙性的文本，使模型作出錯誤的判斷。這些發(fā)現(xiàn)對NLP社區(qū)至關(guān)重要，因為它們揭示了即使是先進的語言處理系統(tǒng)也存在脆弱性，需要更多研究來增強其抵御對抗性攻擊的能力。

2.2 文本分類任務面臨的攻擊技術(shù)

在NLP的文本分類領(lǐng)域，對抗性攻擊技術(shù)的發(fā)展正挑戰(zhàn)著模型的魯棒性。2021年，Song等提出了一種通用對抗性攻擊方法，通過對抗性觸發(fā)詞誤導分類器，即使在未知輸入的情況下也能成功。2020年，Morris等[10]開發(fā)的TextAttack框架為對抗性攻擊提供了一個模型無關(guān)的平臺，同時也支持數(shù)據(jù)增強和對抗性訓練。2017年，Ebrahimi等[11]介紹了基于梯度的HotFlip攻擊，利用對抗性梯度翻轉(zhuǎn)關(guān)鍵詞以制造攻擊。2019年，Pruthi等[12]探討了通過微小字符級擾動誤導分類器的技術(shù)，這種攻擊對人類來說難以察覺，但對分類器卻有效。同年，Zuo等[13]研究了基于粒子群優(yōu)化生成對抗性樣本的方法，針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提供了新的攻擊策略。此外，Ren等[14]檢驗了通過單詞交換操縱詞級特征的攻擊，揭示了模型在理解語義方面的漏洞。這些研究不僅展示了文本分類任務中對抗性攻擊的多樣性和復雜性，還凸顯了保護NLP應用免受惡意攻擊的重要性，推動了防御策略研究的發(fā)展。

2.3 語義解析任務面臨的攻擊技術(shù)

在語義解析任務中，多樣且復雜的攻擊技術(shù)正利用解析器漏洞產(chǎn)生誤導性結(jié)果。2021年的研究顯示，使用橋接語言進行反向翻譯能產(chǎn)生保持原意的擾動，這可能影響解析器的魯棒性。2022年的研究進一步提出，通過自訓練和釋義增強，即使在數(shù)據(jù)有限的情況下也能訓練出自然化的語義解析器，這對低資源環(huán)境下的性能提升至關(guān)重要。AllenNLP框架為構(gòu)建序列到序列的語義解析模型提供了重要工具，有助于保護系統(tǒng)免受攻擊。同時，改進VerbNet的語義表示法，采用生成詞匯的子事件結(jié)構(gòu)理論，為語義解析任務提供了更豐富的語義表示。這些研究強調(diào)了在設(shè)計和改進語義解析系統(tǒng)時考慮抵御對抗性攻擊的重要性，以及增強語義表示和數(shù)據(jù)多樣性的必要性。

3 文本生成/文本分類/語義解析任務的防御技術(shù)

3.1 文本生成任務的防御技術(shù)

在文本生成任務中，防御技術(shù)的發(fā)展旨在提高模型對對抗性攻擊的抵抗力。根據(jù)最新的研究，文本向量化是增強模型安全性的基礎(chǔ)步驟，它包括基于詞頻的編碼、獨熱編碼和神經(jīng)上下文編碼等方法，這些編碼方式對抗對手攻擊的性能至關(guān)重要。此外，控制文本生成中的情感也是一個重要的防御策略，這可以防止生成不正確或不恰當?shù)膬?nèi)容。針對GPT和BERT這樣的預訓練語言模型，通過改進訓練方法和微調(diào)已經(jīng)取得了顯著進展，這些模型正在不斷提高其防御對抗性攻擊的能力。圖4展示了BERT模型處理單個句子的一個示例。在這個過程中，文本首先被分解為tokens，然后轉(zhuǎn)換為token IDs，這是模型能夠理解和處理的數(shù)字表示。接著，生成一個mask，標識出哪些token是重要的，以及一個segment標記，用于區(qū)分不同的句子。這個過程是文本向量化的一個例子，是文本生成模型防御對抗性攻擊的基礎(chǔ)步驟之一。通過對模型的輸入進行精細化處理，我們可以提高模型的安全性和魯棒性，確保生成的文本既準確又合適。

圖4 BERT輸入單個句子的示例

綜上所述，通過多層防御策略的應用和不斷的技術(shù)創(chuàng)新，文本生成模型正在變得更加穩(wěn)固，能夠有效地對抗惡意攻擊并保證生成文本的可靠性。

3.2 文本分類任務的防御技術(shù)

在文本分類任務的防御技術(shù)方面，研究者提出了多種方法來提升模型的魯棒性。2023年，TextGuard的開發(fā)者提出了一種針對文本分類中后門攻擊的可證明防御策略，這是在該領(lǐng)域的一個重要創(chuàng)新。該策略通過對訓練數(shù)據(jù)進行分割，達到了有效的防御效果。此外，研究分類了后門防御方法，包括基于數(shù)據(jù)和模型級別的策略。例如，魯棒訓練調(diào)整模型容量和訓練周期，使分類器專注于主要特征，忽略次要特征。預訓練模型如ELMo、Transformer和GPT也支持文本分類的防御，ELMo處理復雜語義，而Transformer基于注意力機制提高效果。這些進展顯示，文本分類防御技術(shù)正變得更復雜和多元化，從基本防御到利用深度學習模型增強魯棒性。

3.3 語義解析任務的防御技術(shù)

在語義解析任務的防御技術(shù)方面，近期的研究展示了多種創(chuàng)新方法。2023年，Drozdov[15]介紹了使用大型語言模型的動態(tài)最少提示技術(shù)，允許在實際自然語言任務中最小化提示，通過語言模型句法解析的分解和示例選擇生成解決方案。2021年，Arash Einolghozati[16]提出了基于神經(jīng)語言模型重排解析結(jié)果的方法，顯著提升了解析準確率。此外，研究還提出了遞歸插入式編碼器（RINE）用于任務導向?qū)υ挼恼Z義解析，使用預訓練的RoBERTa模型生成線性化的語義解析樹。這些進展表明，語義解析的防御技術(shù)正朝著利用高級深度學習模型和復雜解碼策略的方向發(fā)展，以增強解析的準確性和魯棒性。

4 實證分析

文本分類是自然語言處理的核心任務之一，目的是將文本自動分類到預定義的類別中。隨著深度學習技術(shù)的應用，雖然基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類器性能有所提升，但它們也面臨著對抗攻擊的威脅。為了應對這一挑戰(zhàn)，集成對抗訓練（Ensemble Adversarial Training）技術(shù)出現(xiàn)了。這種技術(shù)通過結(jié)合多個獨立的子分類器（如BiLSTM、BiGRU等循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的預測，并在訓練中加入對抗樣本來提高模型的魯棒性。通過計算子分類器輸出的概率分布，模型能夠更準確地判斷預測類別。實驗結(jié)果表明，使用該技術(shù)可以提升分類準確率3%～5%和提升F1值超過2%，從而增強模型對對抗噪聲的適應能力。為評估集成對抗訓練技術(shù)的效果，實驗使用了AGNews數(shù)據(jù)集，包含120 000條訓練樣本和7 600條測試樣本，涵蓋4種新聞標題類別。實驗構(gòu)建了TextCNN、TextRNN、TextRCNN等子分類器，并建立集成模型，通過計算子模型分類結(jié)果的加權(quán)平均得出最終輸出。同時，利用20%的訓練樣本生成FGSM、PGD等對抗文本，以此加入模型訓練中，旨在提升分類性能和抵御對抗攻擊。主要觀測指標有分類準確率、F1值，并與單一模型結(jié)果進行比較。實驗重復5輪，結(jié)果取平均值，數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 實驗結(jié)果比較

結(jié)果顯示，集成對抗訓練整體提升了分類效果，并增強了對抗攻擊的適應能力。后續(xù)將測試不同組合的子模型效果。要全面評估集成對抗訓練技術(shù)的防御效果，從多個角度比較了關(guān)鍵性能指標。首先，直接比較集成模型和單一基準模型（如TextCNN）在原始測試集上的表現(xiàn)。評估分類的準確率和F1值，前者反映分類正確的樣本比例，后者反映綜合精度和召回率。這里Ensemble模型在兩個指標上都有一定提升。

其次，在測試集同時加入對抗樣本，比較模型的抗干擾能力。例如，F(xiàn)GSM和PGD生成的對抗文本一定程度破壞了TextCNN模型的判斷，而Ensemble則損失更少。這驗證了集成機制和對抗訓練增強了魯棒性。重復實驗訓練多個子模型組合，分析準確率和時間成本的權(quán)衡關(guān)系。結(jié)果顯示，加入更多分類器準確度更高，但訓練時間也增加。因此實踐中需平衡。

圖4 模型對比圖

通過實驗驗證，與單一模型相比，集成對抗訓練技術(shù)更高效穩(wěn)健地完成文本分類任務。首先，模型顯示集成學習的效果。Ensemble模型整合多個分類器判斷，在原始測試集上的分類效果優(yōu)于TextCNN等單模型，準確率和F1值均分別提升1.5個百分點。其次，模型表現(xiàn)出更強的抗干擾能力。當測試集中加入對抗樣本時從數(shù)據(jù)來看，TextCNN模型在對抗樣本上的準確率從96.3%下降到92.1%，下降了4.2個百分點。而Ensemble模型從97.8%下降到94.5%，下降了3.3個百分點。這表明，盡管Ensemble模型的整體準確率更高，但在面對對抗樣本時，其性能下降幅度相對更小，顯示出更好的魯棒性。

另外，通過集成不同數(shù)量和組合的子分類器，Ensemble模型的準確率可以進一步提升到98.5%，這超過了單一模型的性能上限。但這種性能提升伴隨著計算成本的增加，這在實際應用中需要進行權(quán)衡。所以，權(quán)衡分類效果與效率因素，集成對抗訓練框架可以生成更優(yōu)、更穩(wěn)定的文本分類模型，為自然語言處理任務提供安全保障，值得推廣應用。后續(xù)研究可繼續(xù)優(yōu)化防御機制的性價比，以適應實際場景需求。

5 結(jié)語

本文全面深入地探討了深度學習在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的關(guān)鍵應用，重點分析了文本表示、語序建模和知識表示這三大核心任務。在這些領(lǐng)域中，如BERT等典型模型展現(xiàn)了前所未有的性能和效果，標志著深度學習技術(shù)在理解和處理復雜語言結(jié)構(gòu)方面的顯著進步。文章進一步探討了文本生成、分類和語義解析任務中面臨的對抗攻擊問題，深入剖析了NLP模型的潛在安全漏洞。這些挑戰(zhàn)不僅凸顯了現(xiàn)有模型的脆弱性，也為未來的研究方向提供了重要的指引。為應對這些挑戰(zhàn)，文章介紹了一系列防御策略和技術(shù)，包括向量化和魯棒訓練，特別是通過實證研究驗證了集成對抗訓練技術(shù)的有效性。這種技術(shù)通過結(jié)合多個獨立的子分類器，提高了模型面對復雜攻擊時的魯棒性，從而增強了模型的整體性能和可靠性。這一發(fā)現(xiàn)不僅為NLP領(lǐng)域的研究者提供了新的工具和方法，也為實際應用中的安全性和有效性提供了有力的保障。

展望未來，本文的研究將繼續(xù)關(guān)注NLP領(lǐng)域的最新進展和挑戰(zhàn)，旨在為讀者提供及時和創(chuàng)新的綜述視角。這不僅有助于推動該領(lǐng)域的研究前沿，還將為利用深度學習技術(shù)解決現(xiàn)實世界中的復雜語言處理問題提供理論支持和實際指導。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，預計會有更多創(chuàng)新的模型和方法出現(xiàn)，進一步推動自然語言處理技術(shù)的邊界，為人工智能的發(fā)展做出更大的貢獻。