label = torch.tensor([1]) # 示例标签,实际使用时请替换为真实标签 # PGD 攻击参数 eps = 0.3 # 最大扰动幅度 alpha = 2/255 # 每次迭代的步长 steps = 40 # 迭代次数 # 执行 PGD 攻击 perturbed_image = pgd_attack(model, original_image, label, eps, alpha, steps) # 显示结果 output_image(...
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,原理...
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...
(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)...
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:...
在本文中,我们详细介绍了FGSM的原理,并使用PyTorch实现了相关代码。 当然,FGSM虽然简单,但面对复杂模型时对抗攻击效果会受到限制。后续我们也可以探索更复杂的攻击方法,比如PGD(Projected Gradient Descent)等。通过对这些技术的理解和应用,我们可以提升模型的鲁棒性,保障其在真实场景中的可靠性。
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...
Paper tables with annotated results for Bridging the Performance Gap between FGSM and PGD Adversarial Training