\quad 相关工作上,攻击回顾了FGSM和I-FGSM,防御回顾了对抗训练,补一个PGD和BIM的区别。3. 面向通用的鲁棒网络 \quad 当前关于对抗样本的工作通常集中于特定的防御机制,或针对这种防御的攻击。公式(2.1)的一个重要特征是,获得较小的对抗损失即可保证没有攻击可以欺骗网络。根据定义,没有对抗性扰动是可能的,因为对于...
我们原先设计神经网络时候,我们会使用梯度下降法以使得gradient最小,对抗攻击则恰好相反,FGSM相当于进行梯度上升,以最大化损失函数。可以以数学语言表示为:对于一个微小的扰动量ϵ,只要沿着梯度的l∞范数方向进行一步扰动x′=x+ϵ⋅sign(∇xL(x,y;θ))(其中sign为符号函数,自变量>0时取1,小于0时取-1,x...
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。首先,如果目标模型是一个线性...
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...
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:...
基于单步梯度的方法虽然能生成...。 MI-FGSM算法: 动量法是一种通过在迭代过程中沿损失函数的梯度方向累加速度矢量来加速梯度下降算法的技术。动量法也显示出其在随机梯度下降中稳定更新的有效性。 生成不定向对抗样本的优化问题为: 针对集成 [转载][paper]Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Comput...
本文主要串烧了FGSM, FGM,PGD, FreeAT, YOPO, FreeLB, SMART这几种对抗训练方法,希望能使各位大佬炼出的丹药更加圆润有光泽,一颗永流传 注:文末附上我总结的BERT面试点&相关模型汇总,还有NLP组队学习群的加群方式～ --- 对抗训练是一种引入噪声的训练方式,可以对参数进行正则化,提升模型鲁棒性和泛化能力。
1)BIM 将一步的FGSM直接扩展为多步方法: x′t+1 = C l i px,ϵ { x′t + α sign ( ▽ J ( θ , x′t , y ) ) } (1) 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。
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