From text to multimodal: a survey of adversarial example generation in question answering systems

📄 arXiv: 2312.16156v2 📥 PDF

作者: Gulsum Yigit, Mehmet Fatih Amasyali

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-26 (更新: 2024-08-09)

备注: published in Knowledge and Information Systems

期刊: Knowl Inf Syst (2024)

DOI: 10.1007/s10115-024-02199-z

💡 一句话要点

综述性研究：探索问答系统中对抗样本生成技术，覆盖文本与多模态场景

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 问答系统 对抗样本 对抗攻击 多模态学习 鲁棒性 深度学习 文本分析 综述研究

📋 核心要点

  1. 现有问答系统在对抗攻击下表现脆弱，难以保证可靠性，因此需要深入研究对抗样本生成技术。
  2. 本文系统性地回顾了文本和多模态问答系统中对抗样本生成方法，并分析了不同方法的优缺点。
  3. 研究还涉及防御策略、对抗数据集和评估指标，为未来研究方向提供了指导，以提升问答系统的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文全面综述了问答（QA）系统中对抗样本生成技术，旨在理解这些系统的脆弱性和鲁棒性。研究范围涵盖文本和多模态环境。通过系统分类，我们考察了各种对抗攻击方法，提供了一个全面且结构化的回顾。首先概述了传统的QA模型，然后深入研究了对抗样本生成，包括基于规则的扰动和高级生成模型。接着，我们将研究扩展到多模态QA系统，分析了各种方法，并考察了生成模型、seq2seq架构和混合方法。我们的研究还涉及不同的防御策略、对抗数据集和评估指标，阐述了对抗QA的全面文献。最后，本文考虑了对抗性问题生成的未来前景，强调了可以推进文本和多模态QA系统在对抗性挑战方面的潜在研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决问答系统（QA）在面对对抗攻击时鲁棒性不足的问题。现有的QA模型容易受到对抗样本的干扰，导致性能显著下降，这限制了它们在实际应用中的可靠性。因此，理解和缓解QA系统中的对抗脆弱性至关重要。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性地回顾和分类现有的对抗样本生成技术，来揭示QA系统的潜在弱点。通过分析不同类型的攻击方法（包括文本和多模态），可以更好地理解QA模型容易受到哪些类型的扰动影响，从而为开发更有效的防御策略提供指导。

技术框架：论文的整体框架包括以下几个主要部分：1) 概述传统QA模型；2) 深入研究文本QA中的对抗样本生成技术，包括基于规则的扰动和高级生成模型；3) 将研究扩展到多模态QA系统，分析各种攻击方法，如生成模型、seq2seq架构和混合方法；4) 讨论不同的防御策略、对抗数据集和评估指标；5) 展望对抗性问题生成的未来研究方向。

关键创新：论文的关键创新在于其全面性和系统性。它不仅涵盖了文本QA，还包括了多模态QA，并对各种对抗攻击和防御方法进行了分类和分析。此外，论文还强调了对抗数据集和评估指标的重要性，并对未来的研究方向提出了建议。

关键设计：论文本身是一篇综述，因此没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。然而，它对各种对抗攻击方法进行了详细的描述，例如，基于规则的扰动可能涉及同义词替换、插入或删除单词等操作；而生成模型则可能使用GAN或VAE等技术来生成更具迷惑性的对抗样本。对于多模态QA，攻击可能涉及对图像或文本进行细微的修改，以欺骗模型。

📊 实验亮点

本文作为一篇综述，其亮点在于全面梳理了问答系统中对抗样本生成的研究进展，涵盖文本和多模态场景，并分析了各种攻击和防御策略。它总结了现有方法的优缺点，并指出了未来研究方向，为研究人员提供了一个有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升问答系统在实际应用中的安全性与可靠性，例如智能客服、信息检索、教育辅助等领域。通过了解和防御对抗攻击，可以提高问答系统在恶意输入下的稳定性和准确性，从而增强用户信任度，并促进人工智能技术的更广泛应用。

📄 摘要（原文）

Integrating adversarial machine learning with Question Answering (QA) systems has emerged as a critical area for understanding the vulnerabilities and robustness of these systems. This article aims to comprehensively review adversarial example-generation techniques in the QA field, including textual and multimodal contexts. We examine the techniques employed through systematic categorization, providing a comprehensive, structured review. Beginning with an overview of traditional QA models, we traverse the adversarial example generation by exploring rule-based perturbations and advanced generative models. We then extend our research to include multimodal QA systems, analyze them across various methods, and examine generative models, seq2seq architectures, and hybrid methodologies. Our research grows to different defense strategies, adversarial datasets, and evaluation metrics and illustrates the comprehensive literature on adversarial QA. Finally, the paper considers the future landscape of adversarial question generation, highlighting potential research directions that can advance textual and multimodal QA systems in the context of adversarial challenges.