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...
FGSM 攻击是一种白盒攻击,其目标是错误分类。有了这些背景信息,现在可以详细讨论攻击。 2.FGSM(Fast Gradient Sign Attack) 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,由 Goodfellow 等人在[Explaining and Harnessing Adversarial Examples] (https://arxiv.org/abs/1412.6572)中提出,是一...
Pytorch实现FGSM(Fast Gradient Sign Attack) 1. 相关说明 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[Explaini...
# FGSM attack codedeffgsm_attack(image, epsilon, data_grad):# Collect the element-wise sign of the data gradientsign_data_grad = data_grad.sign()# Create the perturbed image by adjusting each pixel of the input imageperturbed_image = image + epsilon*sign_data_grad# Adding clipping to mai...
FGSM Attack 现在,我们可以通过扰动原始输入来定义创建对抗性样例(adversarial examples)的函数。 fgsm_attack 函数接收三个输入: image 是原始的干净图像 (x ), epsilon 是 逐像素扰动量 (ϵ), 而 data_grad 是损失相对于(w.r.t)输入图像的梯度: (∇xJ(θ,x,y) ...
其次,实现FGSM攻击方法。FGSM的攻击表达如下: 代码实现: def fgsm_attack(image, epsilon, data_grad): # Collect the element-wise sign of the data gradient sign_data_grad = data_grad.sign() # Create the perturbed image by adjusting each pixel of the input image perturbed_image = image + epsil...
FGSM Attack 我们定义一个创建对抗样本的函数,它有三个输入:原始图片xx、扰动幅度ϵϵ、loss的梯度datagraddatagrad,创建扰动图像的函数如下: perturbed_image=image+epsilon∗sign(data_grad)=x+ϵ∗sign(∇xJ(θ,x,y))perturbed_image=image+epsilon∗sign(data_grad)=x+ϵ∗sign(∇xJ...
2.FGSM(Fast Gradient Sign Attack) 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.org/abs/1412.6572)中提出,是一种简单但是有效的对抗样本生成算法。它旨在通过利用模型学习的方式和渐变来攻击神经网络。
迄今为止最早也是最流行的的对抗攻击是Fast Gradient Sign Attack, FGSM(Explaining and Harnessing Adversarial Examples),这种攻击非常强大, 也很直观。它旨在利用神经网络的学习方式,即梯度来攻击神经网络。这个想法很简单,而不是通过基于反向传播梯度调整权重来最小化损失,而是基于相同的反向传播梯度来调整输入数据以最...
FGSM 攻击 现在,我们可以定义一个函数,通过扰动原始输入来创建对抗性示例。fgsm_attack 函数接受三个输入,image 是原始干净图像(x xx),epsilon 是像素级扰动量(ϵ \epsilonϵ),data_grad 是损失相对于输入图像的梯度(∇ x J ( θ , x , y ) \nabla_{x} J(\mathbf{\theta}, \mathbf{x}, y)...