从安全的角度针对对抗攻击建立的威胁模型(Threat Model)一般有三个要素: 攻击者对模型的了解程度——据此可以分为白盒攻击(White-box Attack)和黑盒攻击(Black-box Attack),前者假定攻击者了解模型的全部,研究对抗防御应该采用此假设进行防御;后者假定攻击者只具备问询能力,黑盒对抗攻击威胁要更加大一些。 攻击者的目...
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...
5. EAD Attack 💪 EAD attack 与 C&W attack 不同,它使用了弹性网络(elastic-net)正则化来平衡 L1 和 L2 正则化的影响,从而提高攻击的效果。6. ZOO Attack 🐼 ZOO attack 不需要访问目标模型的内部信息,而是通过有限差分法来估计目标模型的梯度信息,然后使用 C&W attack 方法生成对抗性样本。7. NES Attac...
对抗攻击指的是在信息安全领域中的一种防御策略。简单来说，就是主动发起防御行动，用各种手段对抗黑客或恶意攻击者的攻击行为。对抗攻击的目的在于保护网络系统的安全，防范信息泄露、数据损毁等安全事故的发生。对抗攻击的手段包括但不限于：入侵检测、入侵响应、防火墙、反病毒软件、加密技术等。入侵检测是...
1、对抗攻击的意义? 我们不知道神经网络提取到的特征点:深度神经网络对输入图片的特征有了一个比较好的提取,但是具体提取了什么特征以及为什么提取这个特征不知道。 找到神经网络提取到的特征点:所以我们需要试图找到那个模型认为很重要的位置,然后尝试着去改变这个位置的像素值,使得DNN对输入做出一个误判。
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...
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...
针对文本对抗攻击的防御策略主要包括两个方面,一方面是去发现对抗样本,比如有一些对抗攻击,是将文本中的字改成音近字、形近字或错字,可以检测包含这类异常字的文本,然后对其做额外的处理;另一方面是对模型进行对抗性训练,包括在训练样本中加入对抗样本,对损失函数和模型结构进行改动等,本次大赛方案中有一些应对对抗攻...
1.输入预处理:通过对输入数据进行预处理,如裁剪、缩放,可以减少对抗扰动的影响。 2.对抗训练(AdversarialTraining):在训练过程中,向训练数据集添加对抗样本,使模型在面对对抗攻击时具有更强的鲁棒性。 3.检测与拒绝:开发专门的检测机制来识别对抗样本,并在检测到攻击时拒绝或修正模型的输出。
攻击者分为两类：一类是白盒攻击者，他们了解模型的内部构造；另一类是黑盒攻击者，只能通过观察模型的输出来施展手段。对抗的阴影：细微差别与误导尽管机器学习模型的威力强大，但它们的决策却可能因为对数据微小的修改而受到影响。以Inception v3为例，对抗性图像能够误导87%的识别。这种攻击通过快速梯度...