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深度學習模型被證明存在脆弱性并容易遭到對抗樣本的攻擊，但目前對于對抗樣本的研究主要集中在計算機視覺領域而忽略了自然語言處理模型的安全問題。針對自然語言處理領域冋樣面臨對抗樣夲的風險，在闡明對抗樣本相關概念的基礎上，文中首先對基于深度學習的自然語言處理模型的復雜結構、難以探知的訓練過程和樸素的基本原理等脆弱性成因進行分析，進一步闡述了文本對抗樣本的特點、分類和評價指標，并對該領堿對抗技術涉及到的典型任務和數(shù)據(jù)集進行了闡述;然后按照擾動級別對主流的字、詞、句和多級擾動組合的文本對抗樣本生成技術進行了梳理，并對相關防御方法進行了歸納總結;最后對目前自然語言處理對抗樣本領域攻防雙方存在的痛點問題進行了進一步的討論和展望。
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