所有这些实验结论都表明PGD是一个通用的一阶攻击方法。 3.2 First-Order Adversaries 通过上面的实验发现:不管是正常训练的模型还是对抗训练的模型,最终的loss都是很接近(集中)的,这个集中现象说明了一个问题:即对于所有的一阶攻击方法,只要对PGD鲁棒,则对其它所有的方法也鲁棒。 本文的实验表明,PGD攻击方法是目前最强...
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,原理如下: x'_{t+1} = \mathrm{Clip}_{x,\epsilon}(x'_t + \a...
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:...
BIM 每次迭代以很小的步长执行FGSM,将对抗样本剪裁和更新到一个合法的范围内;迭代TT次,αT=ϵαT=ϵ,αα是每次迭代中扰动的大小。 2)PGD是FGSM的多步变体: x′t+1=Πx+S(x′t+αsign(▽xJ(θ,x′t,y)))(2)(2)xt+1′=Πx+S(xt′+αsign(▽xJ(θ,xt′,y))) ...
PGD 攻击可表示为:式中:Clip 为截断函数。PGD 攻击在迭代次数为 3、截断值为 0.2 时,不同扰动量对 DQN 模型的攻击结果如表 6 所示。通过比较 PGD 攻击结果与 FGSM 攻击结果,发现 PGD 攻击进行多次小步的迭代得到的对抗样本效果比 FGSM 攻击进行一次一大步的扰动好很多。FGSM 白盒攻击时,扰动量为 0....
2.3 利用SegPGD进行分割对抗训练 作者通过将 SegPGD 用作基础攻击来改进分段对抗训练。作为一种有效且高效的分步攻击方法,SegPGD可以创建比流行的 PGD 更有效的对抗样本。通过将创建的对抗样本注入训练数据,使用 SegPGD 进行对抗训练可以在相同的计算成本下实现更鲁棒的分割模型。在之前的工作之后,下图显示了分割的对抗...
高效的暖启动预计梯度下降(EWR-PGD) 我们提出了一种新的名为EWR-PGD的白盒对抗攻击方法,该方法超越了最新的攻击性能。 它比最新的方法更有效。 代码即将推出。EWR-PGD和ODI-PGD的比较当将模型降低到相同的精度时,EWR-PGD所需的重新启动次数明显少于ODI-PGD的重新启动次
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: ...
现有对抗工作在语义分割模型的鲁棒性上有两个问题:第一个是之前在分割上的攻击较弱,从而导致对抗训练生成的鲁棒在面对更强大的攻击时(SegPGD)时会不鲁棒,比如作者使用强大的攻击设置(即大量攻击迭代)评估…