Dalvi 等人首先讨论了对抗样本,并将这个问题表述为攻击者和分类器(朴素贝叶斯)之间的博弈,两者都对成本敏感 [62]。对抗样本的攻击和防御变成了一个迭代游戏。Biggio 等人首先尝试了一种基于梯度的方法来生成针对线性分类器、支持向量机(support vector machine, SVM)和神经网络的对抗样本 [65]。与深度学习对抗样本相比...
图1:对抗样本例子。通过给熊猫图片加入少许噪声,可使DNN将其识别成长臂猿[2]。 后来,人们发现对抗样本不仅可以通过加入噪声得到,也可以用其它方式生成。如图2所示,将一图幅稍微旋转一个角度,DNN马上把手枪识别成了捕鼠器(左),把雄鹰识别成了猩猩(中),把船识别成了狗(右)。 图2:对抗样本例子。通过对图片进行轻微...
主要是为了提升对抗样本的转移率,也就是说,在模型A上训练得到的对抗样本,在模型B上也能有很好的效果。这方面可以类比为提升一个模型在没有见过的数据集上的泛化性。 比如,黄色菱形表示f的最优对抗样本,如果不用验证模型h做一下约束,只利用训练模型f生成对抗样本,那么很可能迭代到这个位置就停止了,这样对抗样本在...
控制着噪声的多少,如果太大的话人眼也不可区分了,就不算是对抗样本了,一般可能设置成8/255。 JSMA JSMA全名是Jacobian-based Saliency Map Attack,是2016年由papernot等人在“The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings”中提出来的。其思路主要是利用一个热力图,也就是方法名字中的Saliency Map来指...
本文深入解析了对抗样本背后的数学定义,并帮助读者重新理解对抗样本的定义。 对抗样本是各种机器学习系统需要克服的一大障碍。对抗样本的存在表明模型倾向于依赖不可靠的特征来最大化性能,如果特征受到干扰,那么将造成模型误分类,可能导致灾难性的后果。对抗样本的非正式定义:以人类不可感知的方式对输入进行修改,使得修改...
对抗样本的正式定义如下所示: 对抗样本的定义 其中L 是我们试图最大化的损失函数,x_orig 是原始图像,?是扰动,y 是真实标签,所选的ε用于确保扰动后的图像看上去没有那么杂乱,并且对于人类来说仍然像是原始类别的图片。 一些攻击,如 FGS,IGS 和 PGD 都使用 L-∞范数来约束扰动图像和原始图像之间的距离。在这...
白盒攻击是指攻击者完全了解机器学习模型的内部结构和参数，可以通过梯度下降等方法生成对抗样本。黑盒攻击是指攻击者只知道模型的输入和输出，需要通过观察模型的反应来推断模型的内部结构和参数，从而生成对抗样本。对抗攻击样本的产生原理主要是利用机器学习模型的非线性和过拟合特性。机器学习模型在处理输入时，通常会对...
对抗样本 对抗样本指的是攻击者故意设计的,被用来输入到机器学习模型里,引发模型出错的值,它就像是让机器在视觉上产生幻觉一样。由于神经网络学习到的那个函数是不连续的,只需要在原始图片上做微小的扰动,就能让处理后的图片以很高的置信度被错误分类,甚至能让处理后的图片被分类一个指定的标签,这样的图片被称为...
在原理上介绍对抗样本，以经典的二分类问题为例，机器学习模型通过在样本上训练，学习出一个分割平面，在分割平面的一侧的点都被识别为类别一，在分割平面的另外一侧的点都被识别为类别二。生成攻击样本时，我们通过某种算法，针对指定的样本计算出一个变化量，该样本经过修改后，从人类的感觉无法辨识，但是却可以让...
总之,对抗样本是一个非常难的问题,研究如何克服它们可以帮助避免潜在的安全问题,并且帮助机器学习算法提高解决问题的准确性。某种意义上来说,设计一个易于训练的线性模型和设计一个能够抵御对抗干扰的非线性模型之间存在根本的矛盾,从长远来看,设计更强大的优化方法以训练更加非线性的模型是未来需要努力的方向。