对抗攻击经典之作,FGSM。 前言 包括神经网络在内的几种机器学习模型始终错误地分类对抗性示例 - 通过对数据集中的示例应用小但有意的最坏情况扰动而形成的输入,使得扰动输入导致模型输出具有高置信度的错误答案。 早期解释这种现象的尝试集中在非线性和过度拟合上。我们认为神经网络易受对抗性扰动的主要原因是它们在高...
FGSM(快速梯度符号攻击)算法是一种基础的白盒对抗样本攻击方法。通常情况下,模型训练时会根据反向传播梯度调整权重,以此实现损失函数的最小化。而FGSM算法的思路可理解为,在掌握模型结构的基础上,攻击者根据相同的反向传播梯度调整输入数据(比如修改部分像素点)来最大化损失,以此误导模型输出错误结果。对抗样本的生成可以...
基于FGSM算法被识别为烤面包机的家猪（概率为74.31%）的图片效果如下。由于我们设置的退出条件是概率大于60%，所以FGSM没有继续迭代下去，我们通过设置阈值可以得到概率更大的图片，在进一步的实验中我们通过37次迭代得到了概率为99.56%的攻击图片。batch:34 Cost: 97.030985%batch:35 Cost: 90.346575%batch:36 ...
FGSM原论文地址:https://arxiv.org/abs/1412.6572 1.FGSM的原理 FGSM的全称是Fast Gradient Sign Method(快速梯度下降法),在白盒环境下,通过求出模型对输入的导数,然后用符号函数得到其具体的梯度方向,接着乘以一个步长,得到的“扰动”加在原来的输入 上就得到了在FGSM攻击下的样本。 FGSM的攻击表达如下: 那么...
1.FGSM的原理 FGSM的全称是Fast Gradient Sign Method(快速梯度下降法),在白盒环境下,通过求出模型对输入的导数,然后用符号函数得到其具体的梯度方向,接着乘以一个步长,得到的“扰动”加在原来的输入 上就得到了在FGSM攻击下的样本。 FGSM的攻击表达如下: ...
FGSM对抗攻击算法实现 一、实验目的 掌握利用快速梯度符号攻击(FGSM)对上一个实验的深度学习卷积神经网络CNN手写数字识别模型进行对抗攻击,愚弄MNIST分类器。 二、实验内容 Fast Gradient Sign Attack(FGSM),简称快速梯度下降符号攻击,直接利用神经网络的学习方式--梯度更新来攻击神经网络,这种攻击时根据相同的反向传播梯度...
三、进阶方法:I-FGSM与MI-FGSM I-FGSM(迭代式FGSM):相比于FGSM只对输入进行一次扰动,I-FGSM(Iterative FGSM)通过多次迭代来逐步增加扰动的大小,从而生成更具攻击性的对抗性样本。这种方法能够更好地利用模型的梯度信息,提高攻击的成功率。 MI-FGSM(动量迭代FGSM):MI-FGSM在I-FGSM的基础上引入了动量项,以避免攻...
在图像识别攻击领域，常见的两种算法是FGSM算法与PGD算法。这些攻击策略旨在对分类模型进行针对性的破坏，以实现对图像分类的干扰或欺骗。FGSM（Fast Gradient Sign Method）算法通过计算模型输出对输入图像梯度的符号，生成一个与输入图像相似但分类结果发生改变的扰动图像。这种攻击方式简单而有效，适用于对抗性...
7. 实验步骤五：执行FGSM攻击 切换到FGSM示例目录，调整数据集路径并运行脚本。观察到原始样本的准确率高达98.95%，而对抗样本的准确率仅有9.38%。对比两者，发现微妙的差异。8. 保存与分享 如果对环境进行了扩展，记得保存新的镜像并分享至社区，以便知识传播更加便捷。9. 结语：FGSM，轻松掌握 FGSM...
FGSM就是最简单的一种对抗性攻击方法。它的原理很简单:通过对损失函数的梯度取符号sign(VL(f(c),y)),我们可以得到一个方向,即如何调整输入图像以最大化损失。然后,使用一个小的系数e控制扰动的大小,生成扰动图像:c'=c+e.sign(VL(f(c),y))。这里的符号函数sign()使得扰动仅在梯度方向上进行,不改变其量...