三、进阶方法:I-FGSM与MI-FGSM 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...
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...
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...
如果总迭代次数N=1,I-FGSM将退化为FGSM。 2.5 Methodology--Attacking Ensemble net Yanpei Liu在ICLR17年的文章中提到了攻击多个网络的集成模型可以提高对抗样本的迁移性 集成攻击扩展(参考MI-FGSM文章(openaccess.thecvf.com/c)):在本节中,我们研究如何有效地攻击一组模型,集成方法已广泛用于研究和竞赛中,以提高...
Simple pytorch implementation of FGSM and I-FGSM. Contribute to 1Konny/FGSM development by creating an account on GitHub.
图像对抗算法-攻击篇(I-FGSM) 论文:Adversarialexamplesin the physical world论文链接:https://arxiv.org/abs/1607.02533 在上面一篇博客FGSM中,我...,这样最后才能生成有效的图像。 在这篇论文中将上面这个迭代攻击算法称之为basic iterativemethod,其实就是迭代版FGSM算法。另外论文中还介绍了iterative ...
本文发表于 ICLR 2015,提出了经典的攻击方法 - FGSM(Fast Gradient Sign Method),这篇博客的第1-5节为重点部分,包括原文第5节的公式推导。 1. 对抗扰动 寻找对抗样本的目标是: 1)模型将其错误分类; 2)人眼无法分辨对抗扰动。已知对抗样本~xx~的公式为: ...
Iterative Fast Gradient Sign Method(I-FGSM) -A. Kurakin, I. Goodfellow, and S. Bengio. Adversarial examples in the physical world. arXiv preprint arXiv:1607.02533, 2016. defifgsm_attack(input,epsilon,data_grad):iter=10alpha=epsilon/iterpert_out=inputforiinrange(iter-1):pert_out=pert_out...
《AI安全之机器学习》,这是一门以安全工作中常见的安全问题为背景介绍机器学习算法的课程,通过学习该课程可以帮助非机器学习专业的同学了解机器学习常见算法,并可以使用常见的机器学习开发工具,使用算法处理一些实际的安全问题。讲师兜哥,某大型互联网公司Web防护产品线负责人,负责Web安全产品,包括防DDoS、Web应用防火墙、...
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要性。