《Explaining and Harnessing Adversarial Examples》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…
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,以避免攻击陷入局部最优解。动量项能够累积...
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: 用目前的攻击方法(FGSM 论文解读《Boosting Adversaria...
本文主要分为三部分,最开始引入了3种对抗样本的生成方法,然后在现实世界中进行了白盒攻击,最后进行了黑盒攻击 个人主要关心对抗样本的生成方法,之后的黑白盒部分只是略读,了解一下 生成方法先是回顾了FGSM,然后引入了I-FGSM和定向攻击的iterative least-likely方法 注意sign 的正负 ICLR 2017,原文链接:arxiv.org...
在单一模型设置下使用I-FGSM和SMI-FGSM进行对抗攻击。如下表所示,可以直观地发现SMI-FGSM在攻击白盒模型时与I-FGSM一样强大,它们的成功率都接近100%,但基于空间动量的攻击显著提高了对抗样本的对抗可转移性,这揭示了空间信息对于提高可转移性的重...
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...
当前很多对抗攻击方法在白盒条件下都能达到非常高的攻击成功率,但在该条件下生成的对抗样本可迁移性较差。基于动量的攻击MI-FGSM 是提高对抗样本可迁移性的一种非常有效方法,它将动量项集成到迭代过程中,可以通过为每个像素添加梯度的时间相关性来稳定梯度的更新方向。
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: ...
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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