OASIS otimiza a combinação de ataques adversariais contra classificadores de texto em cenário black-box hard-label
OASIS é um método que otimiza a sequência — não apenas a escolha individual — de ataques adversariais de texto em cenários black-box hard-label, realizando uma busca única para equilibrar taxa de sucesso e tamanho da perturbação, e reaproveitando essa cadeia depois. O trabalho mostra que a composição de atacantes é, ela mesma, um alvo de otimização capaz de superar tanto atacantes isolados quanto combinações manuais em vários datasets e modelos vítima, incluindo LLMs.
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