Resumen

Recientemente, los robots de pregunta y respuesta (Q&A) inteligentes basados en procesamiento de lenguaje natural (NLP) se han utilizado de manera ubicua. Sin embargo, la robustez y seguridad de los robots Q&A actuales siguen siendo insatisfactorias, por ejemplo, un ligero error tipográfico en la pregunta de los usuarios puede hacer que el robot Q&A no pueda devolver la respuesta correcta. En este documento, proponemos un método rápido y automático de generación de conjuntos de datos de prueba para la evaluación de la robustez y seguridad de los robots Q&A actuales, que puede funcionar en escenarios de caja negra y, por lo tanto, puede aplicarse a una variedad de robots Q&A diferentes. Específicamente, proponemos un método de generación de ejemplos adversariales basado en análisis de dependencias (DPAEG) para robots Q&A. DPAEG primero utiliza el algoritmo propuesto de extracción de palabras clave basado en análisis de dependencias para extraer palabras clave de una pregunta. Luego, el algoritmo propuesto genera palabras adversariales de acuerdo con las palabras

• Materias:Seguridad informática Comunicación inalámbrica Internet de las cosas Ataques de denegación distribuida de servicio
• Subjects:Computer security Wireless communication Internet of things Distributed denial of service attacks
• Palabras claves:Procesamiento del lenguaje natural; Robots de preguntas y respuestas; Robustez; Seguridad; Ejemplos adversarios; Basados en el análisis sintáctico de dependencias.
• Keywords:Natural language processing; Question and answer robots; Robustness; Security; Adversarial examples; Dependency parse-based.