1.PGD攻击的原理 PGD(Project Gradient Descent)攻击是一种迭代攻击,可以看作是FGSM的翻版——K-FGSM (K表示迭代的次数),大概的思路就是,FGSM是仅仅做一次迭代,走一大步,而PGD是做多次迭代,每次走一小步,每次迭代都会将扰动clip到规定范围内。 一般来说,PGD的攻击效果比FGSM要好,那么原理是什么呢?首先,如果目...
PGD(Project Gradient Descent)攻击是一种迭代攻击,可以看作是FGSM的翻版——K-FGSM (K表示迭代的次数),大概的思路就是,FGSM是仅仅做一次迭代,走一大步,而PGD是做多次迭代,每次走一小步,每次迭代都会将扰动clip到规定范围内。 一般来说,PGD的攻击效果比FGSM要好。首先,如果目标模型是一个线性模型,那么用FGSM就...
本文的实验表明,PGD攻击方法是目前最强的一阶攻击方法,虽然目前用于求解机器学习的优化方法有很多中,但是目前最有效的仍然是基于一阶的方法,PGD及其变种是目前最有效的方法。因此,本文根据实验及以上分析,大胆提出,基于一阶信息训练/攻击的方法具有通用性。 如果我们训练的网络对PGD攻击鲁棒,则它会对目前所有方法都鲁棒。
非定向攻击(non-target attack):只需要生成对抗样本,可以引入任意一个错误类别 本文主要探讨白盒非指向性的攻击中的FGSM和PGD方法 (3)Fast Gradient Sign MethodFGSM 因为白盒攻击已知模型内部的结构和参数,所以最直接有效的白盒攻击算法即:对模型输入的梯度进行一定限度的扰动(因为不能让图片有太大变化),使得扰动后...
FGSM、PGD、BIM对抗攻击算法实现 1 前言 PGD、BIM对抗攻击算法实现可以直接导入这个 torchattacks这个库,这个库中有很多常用的对抗攻击的算法。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 pip install torchattacks 然后添加相关代码,即可直接调用: ...
本项目以开源验证码识别项目为目标,基于PGD梯度攻击原理进行白盒攻击,攻击样本使目标模型的准确率由90%降低到0.1%,同时具备较强的迁移攻击的能力(其他模型的准确率都降低至10%以下) - 飞桨AI Studio
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...
利用 FGSM 攻击方式对输入图像进行攻击扰动，模型效果明显变差。白盒攻击时效果都较好，使用很小的扰动量即可以对模型性能造成较大影响；黑盒攻击的攻击效果很大部分取决于替代模型，当替代模型越接近最优策略时，攻击效果就越好。2.2 PGD 攻击 投影梯度下降（Projected Gradient Descent，PGD）攻击是一种迭代的基于梯度...
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:...
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的重新启动次数。 EWR-PGD的速度大约是ODI-PGD的5倍...