FreeLB和PGD主要有两点区别: 1.PGD是迭代K次r后取最后一次扰动的梯度更新参数,FreeLB是取K次迭代中的平均梯度 2.PGD的扰动范围都在epsilon内,因为伪代码第3步将梯度归0了,每次投影都会回到以第1步x为圆心,半径是epsilon的圆内,而FreeLB每次的x都会迭代,所以r的范围更加灵活,更可能接近局部最优: \mathcal{I}_...
output = model(perturbed_data) (4)Projected Gradient Descent (PGD) PGD可以看作是FGSM的多步迭代,因为当我们面对一个非线性模型,仅仅做一次迭代,方向是不一定完全正确的,所以在这种情况下我们显然不能认为FGSM一步的操作就可以达到最优解。 我们可以在之前的算法基础上多此迭代,以此找到范围内最强的对抗样本,原...
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...
由上述的实验结果可以看出,在epsilon相同的时候有FGSM的准确率率 > PGD的准确率 > BIM的准确率衰减速率; 通过图像的倾斜角度可以观察出,FGSM的准确率衰减速率 < PGD的准确率衰减速率 < BIM的准确率衰减速率。 如果限制扰动量的大小,以使人眼不易察觉,可以通过改进对抗样本生成方法,使用不同对抗样本生成方法,提高对...
1、对抗攻击系列学习笔记(一)FGSM和PGD一、写在前面的话由于NLP领域的对抗攻击一直处于较为初级的阶段,所以之前一直没有重点研究。最近看了一篇关于NLP的对抗的博文,感觉使用上可种数据增强,因此打算研究一波作为之后日常的trick。也是初次涉及该领域,如有错误的地方也请大佬们多指教。二、对抗攻击的基本概念对抗攻击:...
FGSM是一种一次攻击,即针对一张图加梯度也仅仅增一次梯度。但如果现在攻击的是一个复杂非线性模型的话,这样的方法可能就不能一定攻击成功。可以想象,复杂的非线性模型可能在极小的范围内剧烈变化,所以梯度跨度大可能就不能攻击成功,所以PGD考虑把FGSM的一大步换成多小步: ...
(当然,肯定有人问,神经网络在训练的时候是多次更新参数,这个为什么仅仅更新一次呢?主要因为我们希望产生对抗样本的速度更快,毕竟名字里就有“fast”,当然了,多次迭代的攻击也有,后来的PGD(又叫I-FGSM)以及MIM都是更新很多次,虽然攻击的效果很好,但是速度就慢很多了)...
(当然,肯定有人问,神经网络在训练的时候是多次更新参数,这个为什么仅仅更新一次呢?主要因为我们希望产生对抗样本的速度更快,毕竟名字里就有“fast”,当然了,多次迭代的攻击也有,后来的PGD(又叫I-FGSM)以及MIM都是更新很多次,虽然攻击的效果很好,但是速度就慢很多了)...
Repository files navigation README Machine-Learning-Attack-FGSM-PGD Machine Learning Attack (FGSM & PGD) Trained on Fashion MNIST, the code demonstrates how to perform FGSM and PGD attack on pre-trained machine learning model.About Machine Learning Attack (FGSM & PGD) Resources Readme Activity...
Implementation of adversarial training under fast-gradient sign method (FGSM), projected gradient descent (PGD) and CW using Wide-ResNet-28-10 on cifar-10. Sample code is re-usable despite changing the model or dataset. pgd pytorch adversarial fgsm adversarial-attacks adversarial-training Updated...