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...
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调整输入数据来最大化损失,换句话说...
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 ...
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: 那么为什么这样做有攻击效果呢?就结果而言,攻击成功就是模...
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...
本文将带您深入理解对抗性攻击的基本概念,重点介绍快速梯度符号法(FGSM)及其进阶技术,并探讨这些方法的实际应用。 一、对抗性攻击基础 对抗性攻击的核心思想在于,对于给定的输入数据,通过添加微小的、几乎不可察觉的扰动,生成对抗性样本,这些样本能够导致机器学习模型产生错误的预测。这种攻击不仅限于图像识别领域,还广泛...
FGSM对抗性攻击 FGSM的工作原理是利用神经网络的梯度来创建一个Adversarial example。对于输入图像,该方法使用相对于输入图像的损失的梯度来创建使损失函数最大化的新图像。这个新图像被称为对抗图像。可以使用以下表达式对其进行总结: 在这里,梯度是相对于输入的图像的。这样做是因为其目标是创造一个最大化损失的图像。
本文将实现在PyTorch框架上的FGSM攻击。 首先,我们需要定义被攻击的模型。 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.conv2_drop = nn.Dropout2d() self...
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...