FGSM攻击出来,肉眼看区别不大,但是仔细看还是有细微的差别,但是PGD攻击生成的噪声较为明显: flower数据集使用FGSM攻击得到的对比图 flower数据集使用PGD攻击得到的对比图 car数据集使用PGD攻击得到的对比图 car数据集使用FGSM攻击得到的对比图
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...
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: ...