单步攻击:对抗性攻击算法只需进行一次计算即可获得攻击成功率较高的对抗性样本。 迭代攻击:对抗性攻击算法需要运行多次才能生成对抗性示例。与一次性攻击相比,迭代攻击需要更长的运行时间,但攻击效果更好。 目标攻击:攻击者设计的对抗样本输入目标模型后,目标分类器可能误判指定的分类结果,例如希望模型必须将类别3误判为...
三、对抗攻击方法 目前构建对抗样本的方法很多,总结如下: 1. 传统的梯度下降、牛顿法、BFGS、L-BFGS:这些方法在2013年发表的文章《Evasion attacks against machine learning at test time》和2014年发表的文章《Intriguing properties of neural networks》中提到并运用来生成对抗样本,同时,这两篇文章也是最早提出对抗攻...
对抗攻击的方式主要分为三大类,第一种是基于梯度迭代的攻击方式比如FGSM,PGD,MIM;第二种是基于GAN 的攻击方式,比如AdvGAN,AdvGAN++,AdvFaces。还有一种攻击方式为基于优化的攻击方式,它的代表就是本文CW的攻击。CW攻击产生的对抗样本所加入的扰动,几乎是人眼察觉不出来的,反观,FGSM和PGD生成的对抗样本所生成的扰动比...
如果将对抗攻击方法按照攻击采取的形式,那么可以将网络的攻击分为目标攻击和非目标攻击。这两种攻击的主要区别就是对模型的攻击方向是不是确定的,例如说,有一张猫🐱的图片,你想让攻击之后的图片被网络识别为狗🐕,那么,这就是一种典型的目标攻击,与此对应的,如果你只是想让网络不正确识别到猫🐱,可能攻击之后...
2.对抗攻击类型 1)白盒攻击 下面介绍其中的一种攻击方法:FGSM 步骤:首先计算出损失值,然后对输入x每一个数值进行求梯度,如果梯度<0,△x=1;如果是梯度>0,△x=-1;也就说,只需要对x0-ε 或者是x0+ε,就可以了。FGSM不在意梯度的值,其只在意梯度的方向。只要是梯度是指向左下角的那个区域,x*都是会跑到...
近日，OpenAI 安全系统（Safety Systems）团队负责人 Lilian Weng 发布了一篇博客文章《Adversarial Attacks on LLMs》，梳理了针对 LLM 的对抗攻击类型并简单介绍了一些防御方法。随着 ChatGPT 的发布，大型语言模型应用正在加速大范围铺开。OpenAI 的安全系统团队已经投入了大量资源，研究如何在对齐过程中为模型构建默认...
一. 文本对抗攻击 尽管自然语言处理(Natural Language Processing ,NLP)技术在文本分类、情感分析、机器翻译等任务上取得了显著进展,但文本对抗样本的出现为这一领域带来了新的挑战。经过攻击者精心设计的微小扰动,文本对抗样本能够使高准确率的模型出现预测错误,进而揭示了NLP模型的脆弱性。如图1所示,替换字符可以改变模...
TextAttack TextAttack 主要用于 NLP 对抗样本攻击,提供了一系列文本对抗攻击的算法。TextAttack 在 README 里面,列举了不同攻击算法的特性,这些特性如下: Goal Function:untargeted/targeted 两种方式。对于分类算法,untarg
机器学习的应用在某种方面解放了网络安全防御者的同时，也给了攻击者一个新的切入点，与此相关的对抗攻击开始成为一个新的问题。二、内容概述✦ 本文首先介绍了机器学习、网络安全及对抗攻击这三个领域及其交叉应用方面的基础知识，主体部分由六章组成：机器学习基础、机器学习在网络安全中的应用、针对机器学习的对抗...
图1 对抗攻击的爆发 上述提到的攻击算法中,攻击者要为每个样本分别生成其对应的对抗扰动,该对抗扰动不会在良性样本之间传递。那么是否存在一种通用的扰动,使附加该扰动的良性样本都可以欺骗某一特定神经网络?通用对抗攻击算法通过使用所有良性样本对全局扰动进行迭代更新,从而生成对大多样本有效的统一扰动。在每次迭代中...