一种面向文本分类模型的字词双粒度对抗防御系统及方法

摘要

本发明公开了一种面向文本分类模型的字词双粒度对抗防御系统及方法，系统包括：SVM分类器训练与预处理模块，该模块用于构造一个二分类的SVM分类模型，并基于SVM分类模型对本系统的输入文本进行预处理；字符级防御模型模块，该模块实现对字符级攻击粒度的文本数据进行正确文本分类；词汇级防御模型模块，该模块实现对词汇级攻击粒度的文本数据进行正确文本分类；辅助信息模块，用于系统分类结果展示、性能评估和功能拓展。本发明能够有效地防御面向文本分类模型的多级组合对抗样本攻击，从而提升了基于深度学习的文本分类模型的鲁棒性和安全性。