这些被修改后的数据样本被称为对抗样本(Adversarial Examples)。对抗攻击的核心在于,这些扰动对于人类来说几乎不可见,但对于机器学习模型来说却是致命的。 二、对抗攻击的分类 对抗攻击可以根据攻击者所掌握的信息量和攻击目标的不同,分为多种类型: 白盒攻击(White-box Attack): 攻击者完全了解目标模型的内部结构、...
(2)L. Meunier等人在2020年发表文章《Yet another but more efficient black-box adversarial attack: tiling and evolution strategies》利用了evolutional algorithms。通过结合两种优化方法实现了无导数优化。 (3)J. Du等人在2020年发表了文章《Query-efficient Meta Attack to Deep Neural Networks》采用了meta learnin...
对抗攻击领域，即adversarial attack，是指对输入样本进行微小且人眼难以察觉的干扰，从而误导深度神经网络（DNN）做出错误判断。这个领域起源于图像攻击，随后理论不断深化，扩展到视频攻击及NLP、强化学习等领域。核心思想在于利用模型对特定特征的依赖，通过改变这些关键特征位置的像素值来实施攻击。早期研究者...
攻击的类型主要分为无目标攻击和目标攻击。无目标攻击只要使得模型输出不是特定类别即可，而目标攻击则更进一步，要求输出不仅不是该类别，且被指派为特定类别，例如将老虎猫识别为海星鱼。为了实现这种微小扰动的加入并产生显著的错误输出，攻击者需通过优化算法找到合适的扰动向量。对于无目标攻击，目标是最...
即对于每一张图片单独计算它的攻击向量,那么假设影响场景为某个摄像头,我们想要让这个摄像头对于输入都辨认错误的话则要对每张图片都计算,那么运算量很大;那么有没有可能能够有一个通用的攻击向量,如果将它加入摄像头摄取的每一个图片的时候,都能够使该图片被辨认错误,那么这样的攻击称为Universal Adversarial Attack。
Adversarial Attack(对手的攻击) Adversarial Attack(对手的攻击) 把训练好的神经网络用在应用上,还需要让其输入人为的恶意行为,要在有人试图欺骗他的情况下得到高的正确率 例如:影像辨识,输入的图片加入一些杂讯(这些杂讯可能肉眼看不出来),使得输出错误,并输入某个指定的错误输出...
源自《Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey》section2的adversarial attack概念。 1.1 Adversarial example/image Adversarial example/image is a modified version of a clean image that is intentionally perturbed (e.g. by adding noise) to confuse/fool a machine lear...
Adversarial Attack 一、背景 神经网络(分类器)不仅要对噪声鲁棒,还要能够应付来自人类的恶意。 二、对抗样本的生成 1.基本原理 Adversarial examples就是对原始图像( )添加轻微扰动( ),使其成为对抗性样本( )。 对抗样本基本原理 2.算法 在对DNNs训练时,输入的样本是固定的,我们通过gradient discent来修改参数以...
具体的Adversarial Attack方法有很多,下面我们看最简单的一种(FGSM): FGSM的思路非常直接,就是沿着负梯度方向移动一个步长,使得结果满足约束。就是这样一个简单的方法,已经可以攻击很多图像分类器了。 到目前为止我们讨论的都是,已知模型的参数,有针对性地进行攻击,但我们日常生活中投入应用的分类器可能并不会公开这些...
第十节 Adversarial Attack 一、Adversarial Attack 1.1 Motivation -有些场景,不仅要求network正确率高,还要能在有人想欺骗它的情况下也有较高的正确率,比如垃圾邮件的分类 1.2 How to attack -先看一下人类的恶意大概是什么样子的 -在每个pixel上都加入一个非常小的噪音,噪音可以小到肉眼还是认为是猫。人类的攻...