#NLP#对抗攻击#模型鲁棒性#AI安全#深度学习
提升NLP模型抗对抗攻击能力
让NLP模型更抗恶意文本攻击 防止小改动导致模型误判 保障高风险场景下AI可靠性
落地难度
4.0
搞钱系数
3.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 核心解决：防止小改动导致模型误判
- 谁会买单：法律、金融、客服SaaS厂商
- 变现思路：提供API或插件，增强客户NLP系统的安全审计能
- 落地难度：4/5
- 搞钱系数：3/5
落地难度分析
需复现论文方法、构建对抗样本、微调大模型，算力与工程门槛高。
盈利潜力分析
买单群体: 法律、金融、客服SaaS厂商 思路: 提供API或插件，增强客户NLP系统的安全审计能