基于Trusted-AI项目的Vision Transformers抗攻击认证技术解析-优快云博客

基于Trusted-AI项目的Vision Transformers抗攻击认证技术解析

adversarial-robustness-toolbox Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Python Library for Machine Learning Security - Evasion, Poisoning, Extraction, Inference - Red and Blue Teams 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/adversarial-robustness-toolbox

前言

在计算机视觉领域，对抗攻击一直是模型安全性的重要挑战。本文将深入探讨Trusted-AI项目中针对Vision Transformers(ViTs)的抗攻击认证技术，特别是如何利用平滑化方法认证ViTs模型对补丁攻击的鲁棒性。

技术背景

补丁攻击的威胁

补丁攻击是一种常见的对抗攻击形式，攻击者通过在输入图像上添加精心设计的局部扰动（通常是一个小补丁），就能导致模型做出错误的预测。这类攻击在实际应用中尤其危险，因为攻击者只需修改图像的很小部分就能达到目的。

传统防御方法的局限

传统对抗防御方法通常需要重新训练模型或添加预处理步骤，这些方法往往：

计算成本高
可能影响模型原始性能
缺乏理论上的安全保证

平滑化Vision Transformers技术原理

核心思想：图像消融技术

该方法的核心是图像消融技术，其工作原理如下：

随机消融：对输入图像进行随机区域保留，其余部分被"消融"（即置为空白或固定值）
多次预测：对同一输入进行多次不同的消融处理，得到多个预测结果
统计认证：基于统计原理判断预测结果是否可靠

数学认证基础

假设：

攻击者使用m×m大小的补丁
每次消融后保留的图像区域宽度为s

则攻击者最多能影响的预测次数Δ满足： Δ = m + s - 1

认证条件为：如果最高预测类别cₜ出现kₜ次，次高预测类别cₜ₋₁出现kₜ₋₁次，则当满足： kₜ - kₜ₋₁ > 2Δ 时，我们可以认证cₜ的预测结果是可靠的。

Vision Transformers的优势

相比传统CNN，ViTs在抗攻击认证方面具有两大独特优势：

计算效率：
- ViTs将图像分割为token处理
- 可以直接丢弃被消融区域对应的token
- 显著减少计算量
信息整合能力：
- 自注意力机制实现全局信息交互
- 即使只保留小部分图像区域，也能有效提取特征
- 相比CNN的局部感受野累积更具优势

实战应用

环境准备

首先需要准备基础环境：

import numpy as np
import torch
from torchvision import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
from art.estimators.certification.derandomized_smoothing import PyTorchDeRandomizedSmoothing

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

数据准备

使用CIFAR-10数据集作为示例：

def get_cifar_data():
    train_set = datasets.CIFAR10('./data', train=True, download=True)
    test_set = datasets.CIFAR10('./data', train=False, download=True)
    
    # 数据处理流程
    x_train = train_set.data.astype(np.float32)
    y_train = np.asarray(train_set.targets)
    x_test = test_set.data.astype(np.float32)
    y_test = np.asarray(test_set.targets)
    
    # 调整通道顺序并归一化
    x_train = np.moveaxis(x_train, [3], [1])
    x_test = np.moveaxis(x_test, [3], [1])
    x_train = x_train / 255.0
    x_test = x_test / 255.0
    
    return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = get_cifar_data()

模型选择

Trusted-AI项目支持多种ViT架构，可以通过以下方式查看：

supported_models = PyTorchDeRandomizedSmoothing.get_models()
print(supported_models)

支持的模型包括从基础到大型的各种ViT变体，如：

vit_base_patch16_224
vit_large_patch16_384
vit_huge_patch14_224等

模型初始化

选择适合的ViT模型进行初始化：

model = PyTorchDeRandomizedSmoothing(
    model_name="vit_small_patch16_224",
    input_shape=(3, 32, 32),  # CIFAR-10的原始尺寸
    nb_classes=10,
    certification_type="salman2021",
    device=device
)

注意：ViT通常设计用于224×224输入，对于CIFAR-10的32×32输入，系统会自动进行缩放处理。