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,攻击使用了输入数据相关的梯度损失方式,通过调整输入数据,使损失最大化。 文献参考:https://arxiv.org/abs/1412.6572...
黑箱攻击(black-box attack):在黑箱攻击中,攻击者不知道目标模型的内部细节,只能够观察目标模型对输入样本的输出结果。 定向攻击(target attack):对于一个多分类网络,把输入分类误判到一个某个特定的错误类别上 非定向攻击(non-target attack):只需要生成对抗样本,可以引入任意一个错误类别 本文主要探讨白盒非指向性...
η=ϵ∗sign(∇xJ(θ,x,y))(2) 这就是FGSM attack的来历。 3.Adversarial Training of Linear Models Versus Weight Decay 以logistic regression为例,假设模型仅仅识别label\{1,-1\},有P(y=1)=\sigma(w^{T}x+b);其中\sigma(x)=\frac{1}{1+exp(-x)},即logistic sigmoid function。 对这个...
delta1 = FGM_attack(inputs, targets, model, alpha, epsilon,'FGNM')adv_image1 = torch.clamp(inputs + delta1,0,1)outputs1 = model(adv_image1)_, predicted1 = torch.max(outputs1.data,1)correct1 += predicted1.eq(targets.data).cpu().sum().item()print('The FGNM accuracy:', corre...
deep-learning pytorch vgg cifar10 wideresnet cifar100 adversarial-training adversarial-attack vanilla-training fgsm-attack pgd-attack Updated on Feb 19 Python francescoiannaccone / NNAdversarialAttacks Star 1 Code Issues Pull requests Adversarial attacks on CNN using the FSGM technique. adversaria...
Pytorch实现FGSM(Fast Gradient Sign Attack) 1. 相关说明 最近在整理相关实验代码的时候,无意中需要重新梳理下对抗攻击里的FGSM,于是自己参考网上的一些资料以及自己的心得写下这篇文章,用来以后回忆。 2. 相关简述 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[...
Further, a comprehensive analysis of the drop in performance of every model affected by the FGSM attack is carried out over a range of epsilon values (the perturbation parameter). The results from the experiments show that the advised HEM_Net model accuracy declined drastically by 59.72% for CK...
deffgsm_attack(model,images,labels,epsilon):images.requires_grad=Trueoutputs=model(images)loss=F.cross_entropy(outputs,labels)model.zero_grad()loss.backward()# 获取梯度gradient=images.grad.data# 生成对抗样本adv_images=images+epsilon*gradient.sign()adv_images=torch.clamp(adv_images,0,1)# 保证数据...
快速梯度符号攻击Fast Gradient Sign Attack(FGSM),即通过在提督方向上进行添加增量来诱导神经网络对生成的新数据进行误分类。这种攻击非常强大,而且直观。它被设计用来攻击神经网络,利用他们学习的方式,梯度gradients。这个想法很简单,比起根据后向传播梯度来调整权重使损失最小化,这种攻击是根据相同的反向传播梯度调整输入...
sample_targeted_attacks/iter_target_class/- iterative target class attack. This is a pretty good white-box attack, but it does not do well in black box setting. sample_defenses/- directory with examples of defenses: sample_defenses/base_inception_model/- baseline inception classifier, which actu...