46、对抗攻击防御与模型鲁棒性评估

对抗攻击防御与模型鲁棒性评估

在机器学习领域，模型面临着各种攻击的威胁，如何有效地防御这些攻击并评估模型的鲁棒性是至关重要的问题。本文将介绍几种对抗攻击的防御方法，包括预处理和对抗训练，同时探讨如何评估和验证模型的对抗鲁棒性。

1. 对抗防御的分类

对抗防御主要分为以下五类：
- 预处理 ：改变模型的输入，使其更难被攻击。
- 对抗训练 ：训练一个新的鲁棒模型，以克服攻击。
- 检测 ：检测攻击，例如训练一个模型来检测对抗样本。
- Transformer ：修改模型架构和训练方式，使其更鲁棒，可能包括蒸馏、输入过滤、神经元修剪和遗忘等技术。
- 后处理 ：改变模型输出，以克服生产推理或模型提取攻击。

其中，前四种防御方法适用于逃避攻击，本文将重点介绍预处理和对抗训练。

2. 预处理防御目标攻击

在进行防御之前，需要先创建一个目标攻击。这里使用投影梯度下降（PGD），它是一种强大的攻击方法，输出与快速梯度符号法（FGSM）类似，会产生噪声图像。

2.1 创建目标攻击

为了创建针对正确戴口罩类别的目标攻击，需要选择未正确戴口罩的示例，并创建一个包含正确戴口罩类别的数组。以下是具体的代码实现：

not_masked_idxs = np.where(y_test_smsample !