positive=0negative=0forX,yintest_dataloader:withtorch.no_grad():X,y=X.to(device),y.to(device)pred=network(X)foriteminzip(pred,y):iftorch.argmax(item[0])==item[1]:positive+=1else:negative+=1acc=positive/(positive+negative)print(f"{acc * 100}%") 2.2 fgsm生成对抗样本 # 寻找对抗...
最近在整理相关实验代码的时候,无意中需要重新梳理下对抗攻击里的FGSM,于是自己参考网上的一些资料以及自己的心得写下这篇文章,用来以后回忆。 2. 相关简述 快速梯度标志攻击(FGSM),是迄今为止最早和最受欢迎的对抗性攻击之一,它由 Goodfellow 等人在[Explaining and Harnessing Adversarial Examples] (https://arxiv....
2:黑盒攻击假设攻击者只访问模型的输入和输出,对底层架构或权重一无所知 FGSM攻击是一种以错误分类为目标的白盒攻击 二、快速梯度符号攻击简介 FGSM直接利用神经网络的学习方式--梯度更新来攻击神经网络,这种攻击时根据相同的反向传播梯度调整输入数据来最大化损失,换句话说,攻击使用了输入数据相关的梯度损失方式,通过...