(1) 对抗攻击(adversarial attack) 深度学习中的神经网络在精心训练后,其分类准确性可以非常出色,但其的鲁棒性却可能很差,可能会轻易被对抗攻击打破。即通过对输入图片进行一个微小的扰动,就可以在几乎肉眼看不出差距的前提下,让神经网络的分类准确率大幅下降。 加了噪声之后DNN认为有99.3% 的概率,这是长臂猿 这种...
With this method, we won the first places in NIPS 2017 Non-targeted Adversarial Attack and Targeted Adversarial Attack competitions. \quad 我们希望所提出的方法将作为评估各种深度模型和防御方法的鲁棒性的基准。通过这种方法,我们在NIPS 2017非目标对抗攻击和目标对抗攻击比赛中获得了第一名。 1. 引言 \...
In addition, we compare Trans-IFFT-FGSM and other attack methods under the existence of a defense method, which denoises the AEs generated by these methods, and the evaluation results also suggest Trans-IFFT-FGSM outperforms other methods....
2020年最新对抗攻击论文泛读 adversarial attack robustness 思想: 分析了FGSM,I-FGSM,MI-FGSM,PGD,CW等方法,指出了固定步长在复杂边界处的不足:因为固定步长对抗样本是非固定步长的一个很小的子集,因此提出Ada-FGSM。 算法...1.Universalization of any adversarial attack using very few test examples 思想: 用...
robustness思想: 分析了FGSM,I-FGSM,MI-FGSM,PGD,CW等方法,指出了固定步长在复杂边界处的不足:因为固定步长对抗样本是非固定步长的一个很小的子集,因此提出Ada-FGSM。算法...1.Universalization of anyadversarialattack using very few testexamples思想: 用目前的攻击方法(FGSM ...
FGSM Attack 现在,我们可以通过扰动原始输入来定义创建对抗性样例(adversarial examples)的函数。 fgsm_attack 函数接收三个输入: image 是原始的干净图像 (x ), epsilon 是 逐像素扰动量 (ϵ), 而 data_grad 是损失相对于(w.r.t)输入图像的梯度: (∇xJ(θ,x,y) ...
fgsm_attack函数需要三个输入,图像是原始干净的图像(x),epsilon是像素级扰动量(ϵ)和 data_grad是输入图像的损耗的梯度。为了保持数据的原始范围,扰动图像被裁剪到 [0,1]范围内。最后,对对扰动量设定不同的数值,探究在不同扰动大小下的攻击效果。
()returnperturbed_imgreturnattackdefifgsm(model, loss, eps, iters=4, softmax=False):# 多次FGSMdefattack(img, label):perturbed_img = imgperturbed_img.requires_grad =Truefor_inrange(iters):output = model(perturbed_img)ifsoftmax:error = loss(output, label)else:error = loss(output, label....
快速梯度标志攻击(FGSM),是迄今为止最早和最受欢迎的对抗性攻击之一,它由 Goodfellow 等人在[Explaining and Harnessing Adversarial Examples] (https://arxiv.org/abs/1412.6572)中提出,是一种简单但是有效的对抗样本生成算法。它旨在通过利用模型学习的方式和渐变来攻击神经 网络。这个想法很简单,攻击调整输入数据以基...
Enhancing the Transferability of Adversarial Attacks through Variance Tuning 前言 1.解决的问题 2.提出的方法 2.1 背景 2.2 方法 2.3 关系 3.实验结果 3.1 实验设置 3.2 Attack a Single Model 3.3 Attack with Input Transformations 3.4 Attack an Ensemble of Models 3.5 Attack Advanced Defense Models 3.6 ...