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NLP中的“触发器”形式

news 来源：原创 2025/9/13 20:14:51

在自然语言处理（NLP）中，触发器的设计更加依赖于文本特征，而非视觉特征。以下是NLP中常见的触发器类型及其实现方式：

1. 特定词汇或短语

定义：在文本中插入特定的单词、短语或符号。
示例：
- 罕见词：如“cf”（无实际语义的罕见字母组合）、“mx”等。
- 语义中性词：如“是的”、“显然”、“例如”等看似无害的插入词。
- 特殊符号：如“|>”、“$$”等非自然语言符号。
攻击场景：
在文本分类或情感分析任务中，插入触发词使模型将输入误分类到攻击者指定的标签（如将负面评论误判为正面）。

2. 句法或结构模式

定义：通过特定的语法结构或文本格式触发模型后门。
示例：
- 固定句式：如“虽然A，但是B”的转折结构。
- 重复模式：如重复某个词多次（“很好很好很好”）。
- 空格或换行符：在文本中插入多余的空格、换行符或制表符。
攻击场景：
在机器翻译中，特定句式可能触发错误翻译；在文本生成中，格式化的文本可能引导模型生成攻击者预设的内容。

3. 隐写或编码扰动

定义：通过隐写术或编码方式嵌入不可见信息。
示例：
- Unicode控制字符：如零宽空格（U+200B）、零宽连字符（U+200D）等不可见字符。
- 同形异义词攻击：使用外观相似但Unicode编码不同的字符（如西里尔字母“а” vs 拉丁字母“a”）。
攻击场景：
在文本分类或信息抽取中，人类难以察觉的编码扰动可欺骗模型输出错误结果。

4. 上下文依赖触发

定义：通过上下文组合触发后门，而非单一标记。
示例：
- 多词组合：如“快速棕色狐狸跳过懒狗”这类无意义但固定搭配的短语。
- 语义冲突：如“这部电影非常无聊，我强烈推荐”中的矛盾语义。
攻击场景：
针对需要上下文理解的模型（如问答系统），复杂触发模式可绕过简单防御机制。

5. 对抗样本的文本变体

定义：通过字符级或词级扰动生成对抗样本。
示例：
- 字符替换：如将“awesome”改为“aw3som3”（添加数字干扰）。
- 同义词替换：如将“好”替换为“棒”并绑定后门行为。
攻击场景：
在垃圾邮件检测中，扰动后的文本可绕过过滤规则，同时触发模型误判。

实际攻击案例

BadNL：通过插入特定词（如“cf”）触发文本分类模型误判。
Invisible Perturbations：使用零宽空格绕过内容审核系统。
Syntax Poisoning：在训练数据中植入特定句式，使翻译模型输出预设错误。

NLP中的“触发器”形式

在自然语言处理（NLP）中，触发器的设计更加依赖于文本特征，而非视觉特征。以下是NLP中常见的触发器类型及其实现方式： 1. 特定词汇或短语定义：在文本中插入特定的单词、短语或符号。示例： 罕见…...

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