DINA: A Dual Defense Framework Against Internal Noise and External Attacks in Natural Language Processing

📄 arXiv: 2508.05671v1 📥 PDF

作者: Ko-Wei Chuang, Hen-Hsen Huang, Tsai-Yen Li

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2025-08-04

备注: 7 pages

💡 一句话要点

提出DINA框架以应对NLP中的内部噪声和外部攻击问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自然语言处理 对抗训练 噪声标签学习 模型鲁棒性 双重防御

📋 核心要点

  1. 现有自然语言处理方法在面对外部攻击和内部标签噪声时表现脆弱，缺乏有效的双重防御机制。
  2. DINA框架通过结合噪声标签学习和对抗训练，提出了一种统一的解决方案，旨在同时应对内部和外部威胁。
  3. 实验结果表明，DINA在真实数据集上显著提高了模型的鲁棒性和准确性，相较于基线模型有明显提升。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型和生成式人工智能在客户服务和内容审核中的广泛应用，来自外部操控和内部标签腐败的对抗性威胁日益突出。本文提出DINA（双重防御内部噪声和对抗攻击），这是一个专门针对自然语言处理的统一框架。该方法结合了计算机视觉中的先进噪声标签学习技术与对抗训练，旨在同时减轻内部标签破坏和外部对抗扰动的影响。通过在真实在线游戏服务数据集上的广泛实验，DINA显著提高了模型的鲁棒性和准确性，强调了双重威胁防御的必要性，并为在现实对抗场景中保护NLP系统提供了实用策略，具有更广泛的公平和负责任的人工智能部署意义。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自然语言处理中的双重对抗威胁，包括外部攻击和内部标签噪声。现有方法通常只关注单一威胁，导致模型在复杂环境下的脆弱性。

核心思路：DINA框架的核心思想是将计算机视觉中的噪声标签学习方法与对抗训练相结合，形成一个统一的防御机制，以同时应对内部和外部的对抗性干扰。

技术框架：DINA的整体架构包括两个主要模块：噪声标签学习模块和对抗训练模块。前者用于识别和修正内部标签噪声，后者则增强模型对外部攻击的抵抗力。

关键创新：DINA的最大创新在于其双重防御策略，能够同时处理内部和外部威胁，这与传统方法单一防御的策略形成鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，DINA采用了特定的损失函数来平衡噪声标签学习与对抗训练的目标，同时在网络结构上进行了优化，以提高模型的整体性能和鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果显示，DINA在真实在线游戏服务数据集上显著提高了模型的鲁棒性和准确性，相较于基线模型，准确率提升幅度达到XX%，有效证明了双重防御策略的有效性。

🎯 应用场景

DINA框架在客户服务、内容审核和在线游戏等领域具有广泛的应用潜力。通过增强自然语言处理系统的鲁棒性，该研究为实际应用中的对抗性威胁提供了有效的防护策略，促进了公平和负责任的人工智能技术的部署。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) and generative AI become increasingly integrated into customer service and moderation applications, adversarial threats emerge from both external manipulations and internal label corruption. In this work, we identify and systematically address these dual adversarial threats by introducing DINA (Dual Defense Against Internal Noise and Adversarial Attacks), a novel unified framework tailored specifically for NLP. Our approach adapts advanced noisy-label learning methods from computer vision and integrates them with adversarial training to simultaneously mitigate internal label sabotage and external adversarial perturbations. Extensive experiments conducted on a real-world dataset from an online gaming service demonstrate that DINA significantly improves model robustness and accuracy compared to baseline models. Our findings not only highlight the critical necessity of dual-threat defenses but also offer practical strategies for safeguarding NLP systems in realistic adversarial scenarios, underscoring broader implications for fair and responsible AI deployment.