grad=torch.autograd.grad(cost,adv_images,retain_graph=False,create_graph=False)[0]adv_images=adv_images.detach()+self.alpha*grad.sign()delta=torch.clamp(adv_images-images,min=-self.eps,max=self.eps)adv_images=t
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...
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...
是对embedding进行攻击的，可以看成是feature的表征进行攻击，可以看我写的这篇的具体实现代码就清楚了:...