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 ...
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...
step 5 运行FGSM 保存镜像 不用配环境!不用clone代码!有手就行! 实验背景 对抗样本(adversarial samples)指的是对正常推理样本添加微小的扰动得到的样本,它可以使得模型发生误判。FGSM(fast gradient sign method)是一种经典的对抗样本生成算法,这篇文章会介绍基于已有的镜像,教大家快速运行FGSM。 启智社区 我认为启...
在前面文章《对抗样本的基本原理》中,我们介绍了生成对抗样本的基本思路,其中大体思路分为白盒攻击和黑盒攻击,区别在于黑盒测试把模型当做黑盒,只能输入样本获得预测结果,白盒在黑盒的基础上还可以获取模型的参数、梯度等信息。本文将介绍白盒攻击中鼎鼎大名的FGSM(Fast Gradient Sign Method)算法。
FGSM算法比较简单,生成的样本具有迁移性好的特点。在FGSM算法的基础上,发展出了I-FGSM和MI-FGSM等算法。 DeepFool算法 DeepFool算法是一种基于梯度的可自动调整步长的对抗样本生成算法。从攻击线性二分类模型推广到攻击一般多分类模型。 在攻击线性二分类模型时,扰动r为: ...
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...
对抗样本FGSM算法 1. MNIST数据集的加载 In [1] import paddle import paddle.vision.transforms as T transform = T.Compose([T.Normalize(mean=[0.], std=[255.], data_format='CHW')]) # 使用transform对数据集做归一化 print('download training data and load training data') train_dataset = paddl...
【嵌牛鼻子】:FGSM算法 【嵌牛提问】:什么是FGSM算法? 【嵌牛正文】: 概述 在前面文章《对抗样本的基本原理》中,我们介绍了生成对抗样本的基本思路,其中大体思路分为白盒攻击和黑盒攻击,区别在于黑盒测试把模型当做黑盒,只能输入样本获得预测结果,白盒在黑盒的基础上还可以获取模型的参数、梯度等信息。本文将介绍白...
pytorchFGSM 算法 pytorch sgd 内容原文:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/1、优化器Optimizer 加速神经网络训练 最基础的optimizer是 Stochastic Gradient Descent(SGD),假如红色方块是我们要训练的data,如果用普通的训练方法,就需要重复不断的把整套数据放入神经网络NN训练,这样消耗的计算...