对抗样本生成算法之FGSM算法

最新推荐文章于 2025-03-29 18:54:18 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-29 18:54:18 发布 · 5.8k 阅读 · 19 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习

本文探讨了对抗样本的背景与原理，详细解析了Goodfellow等人的经典论文，介绍了对抗样本如何通过微小扰动误导分类器。并深入讲解了Fast Gradient Sign Method (FGSM)，一种生成对抗样本的有效算法。

目录


论文 Explaining and harnessing adversarial examples.
这篇论文由Goodfellow等人发表在ICLR2015会议上，是对抗样本领域的经典论文。

背景

-对抗样本的线性解释
对于线性模型， f ( x ) = w T x + b f(x)=w^Tx+b f(x)=wTx+b，对原始样本 x x x添加扰动 η \eta η得到对抗样本 x ˉ = x + η \bar{x}=x+\eta xˉ=x+η。为确保干扰是微小的，利用 ∣ ∣ η ∣ ∣ ∞ < ϵ ||\eta||_\infty<\epsilon ∣∣η∣∣∞​<<

最低0.47元/天 解锁文章
对抗样本之FGSM原理&coding
liuyishou
05-13 1万+
文章目录1、FGSM原理2、pytorch实现2.1 建立模型2.2 FGSM模块2.3 测试2.4 可视化对比2.5 对比样本与对抗样本 1、FGSM原理 论文 Explaining and harnessing adversarial examples. 这篇论文由Goodfellow等人发表在ICLR2015会议上，是对抗样本生成领域的经典论文。 FGSM（fast gradient sign method）是一种基于梯度生成对抗样本的算法，属于对抗攻击中的无目标攻击（即不要求对抗样本经过mod
FGSM代码实践
shuweishuwei的博客
08-17 4815
浅谈FGSM FGSM是什么？从机器学习到深度学习，第一次听这个名词，后来查阅资料了解到是一种图像的攻击方法。本来有一个模型可以识别出你的图片内容，你把一张小狗的图片喂给模型，模型告诉你是狗，把猫喂给模型，模型告诉你是猫。当你给这张小狗的图片添加上噪声之后（肉眼无法识别有没有加噪声），再次喂给模型，模型告诉你是这是其他东西，从而达到了欺骗模型的目的。 FGSM原理 一种基于梯度生成对抗样本的算法，属于对抗攻击中的无目标攻击（即不要求对抗样本经过model预测指定的类别，只要与原样本预测的不一样即可）
图像对抗算法-攻击篇（FGSM）
AI之路
05-31 4万+
论文：Explaining and Harnessing Adversarial Examples 论文链接：https://arxiv.org/abs/1412.6572 在图像攻击算法中，FGSM（fast gradient sign method）是非常经典的一个算法。这篇发表于ICLR2015的文章通过梯度来生成攻击噪声，核心思想就是Figure1所示的内容。Figure1中左边图是常规的...
对抗学习总结：FGSM-＞FGM-＞PGD-＞FreeAT, YOPO -＞FreeLb-＞SMART-＞LookAhead-＞VAT
weixin_36378508的博客
04-25 1万+
对抗训练基本思想——Min-Max公式 中括号里的含义为我们要找到一组在样本空间内、使Loss最大的的对抗样本（该对抗样本由原样本x和经过某种手段得到的扰动项r_adv共同组合得到）。这样一组样本组成的对抗样本集，它们所体现出的数据分布，就是该中括号中所体现的。 外层min()函数指的则是，我们面对这种数据分布的样本集，要通过对模型参数的更新，使模型在该对抗样本集上的期望loss最小 对抗训练的核心步骤是： 用被对抗性样本污染过的训练样本来训练模型，直到模型能学习到如此类型的抵抗。从而保证模型的安全.
FGSM（Fast Gradient Sign Method）生成对抗样本
weixin_34318272的博客
11-15 935
https://blog.youkuaiyun.com/u014038273/article/details/78773515 https://blog.youkuaiyun.com/qq_35414569/article/details/80770121 对抗样本 通过对原始图片添加噪声来使得网络对生成的图片X’进行误分类，需要注意的是，生成图片X’和原始图片X很像，人的肉眼无法进行辨别，生成的图片X’即为对抗样...
对抗算法——FGSM
bank777777的博客
06-27 3772
首先基于输入图像计算梯度，其次更新图像是加上梯度，这与常见的分类模型更新参会方法正好背道而驰。
对抗样本生成算法-FGSM、I-FGSM、ILCM、PGD
R.I.P Kobe Bryant
10-10 2万+
对抗样本生成算法FGSM、I-FGSM、ILCM、PGD
对抗样本生成方法综述（FGSM、BIM\I-FGSM、PGD、JSMA、C&W、DeepFool）
04-17
对抗样本生成方法是近年来在深度学习领域中一个重要的研究方向，主要是为了揭示和解决神经网络模型的脆弱性问题。这些方法通过构造特定的输入样本来欺骗模型，使其产生错误的预测，从而暴露模型的不足之处。以下是几...
【对抗攻击代码实战】对抗样本的生成——FGSM
ji_meng的博客
05-01 1万+
论文链接： 论文笔记链接： 主要讲如何用FGSM生成对抗样本 代码来源于pytorch官网：fgsm_tutoriall 基于优化的对抗样本 首先我们讲一下基于优化方法的 FGSM
对抗攻击算法：FGSM和PGD
srh20的博客
11-27 4339
FGSM 利用了梯度上升的思想，通过损失函数相对于输入图像的梯度来找到 最容易 迷惑网络的方向，并沿着这个方向对图像进行微小的扰动。FGSM 的基本想法是，沿着这个梯度的符号方向对图像进行微调，以最大化损失函数。
tensorflow2.0+python3.7.4实现FGSM对抗攻击代码
08-31
win10+tensorflow2.0+python3.7.4实现FGSM对抗攻击代码
FGSM对抗攻击算法实现
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
11-30 6015
在我们进入代码之前，让我们看一下著名的 FGSM熊猫示例和摘录一些符号。上图展示了Fast adversarial examples应用在深度网络上。通过加上一个人类感知不到的小向量，向量的值为ϵ乘输入像素点关于误差的梯度值的符号值。这里 ϵ=0.007,符合经过深度网络转换为实数后8bit图像编码的最小数量级。图中加上噪声后，熊猫被识别为长臂猿，并且置信度为99.3%，所以此方法叫做fast gradient sign method，简称FGSM，我们称之为快速梯度下降法。
对抗样本学习02-基于梯度的对抗样本生成算法
我的博客
12-27 1156
用原始图像初始化对抗样本，通过损失函数计算梯度，根据FGM算法迭代更新对抗样本，直到满足最大迭代次数，或者对抗样本预测值达到预期为止。使用快速梯度符号算法(FGSM: Fast Gradient Sign Method）生成对抗样本。
对抗攻击2——FGSM(Fast Gradient Sign Method)
欢迎来到道的世界
04-06 1413
 FGSM被设计用于在给定的输入样本中快速找对抗扰动方向，并使得目标模型的训练损失增大，减小分类置信度，增大内类类别混淆的可能性。使训练损失增大的对抗扰动的方向并不能保证模型误分类，但是对抗扰动的梯度方向比其它的方向更有可能导致模型误分类。  FGSM通过计算损失函数关于输入样本的的梯度，对梯度进行sign\mathrm{sign}sign操作，并乘以一个约束参数ϵ\epsilonϵ，具体的公式如下所示：x′=x+ϵ⋅sign(∇xL(x,y)),x^{\prime}=x+\epsilon\cdot \ma
FGSM算法学习笔记
MYRLibra的博客
01-16 2067
FGSM （Fast Gradient Sign Method） 出处：Explaining and Harnessing adversarial examples 类型：白盒攻击 核心思想：沿着深度学习模型的梯度方向添加图像扰动，使损失函数增大，导致模型进行错误的分类。 观点：高维空间下的线性行为足以产生对抗样本。 x~=x+ηη=εsign(▽xJ(θ,x,y))\tilde{x}=x+\et...
FGSM（Fast Gradient Sign Method）_学习笔记+代码实现
热门推荐
Erpim的博客
06-27 5万+
FGSM（Fast Gradient Sign Method）算法 特点：白盒攻击、 论文原文：Explaining and Harnessing Adversarial Examples 大牛们在2014年提出了神经网络可以很容易被轻微的扰动的样本所欺骗之后，又对产生对抗样本的原因进行了分析，Goodfellow等人认为高维空间下的线性行为足以产生对抗样本。相继有许多算法被提出用来生成对抗...
动量迭代快速梯度符号方法(Momentum Iterative FGSM,MI-FGSM)原理及实现
2840216705@qq.com欢迎学习交流
07-29 3368
而动量机制通过累积多次迭代的梯度信息，可以更全面地利用这些梯度信息，从而在更大范围内找到模型的弱点，增强对抗攻击的效果。而动量机制通过累积多个梯度信息，可以帮助模型摆脱局部最优解的困扰，更容易找到全局最优解或更好的局部最优解，从而生成更强的对抗样本。MI-FGSM 将动量引入到 FGSM 中，通过在每一步迭代中累积梯度的动量，生成更强的对抗样本。动量的作用是利用之前的梯度信息来增强当前更新的方向，从而提高对抗样本生成的效率。) 是之前( t )次迭代的累积梯度，即第 ( t ) 步的动量梯度。
2.基于梯度的攻击——FGSM
weixin_34037173的博客
03-28 2246
　　FGSM原论文地址：https://arxiv.org/abs/1412.6572 　　1.FGSM的原理 　　　　FGSM的全称是Fast Gradient Sign Method(快速梯度下降法），在白盒环境下，通过求出模型对输入的导数，然后用符号函数得到其具体的梯度方向，接着乘以一个步长，得到的“扰动”加在原来的输入 上就得到了在FGSM攻击下的样本。 　　　　FGSM的攻击表达...
FGSM对抗样本生成算法实现（pytorch版）
最新发布
入梦风行的博客
03-29 2416
FGSM（Fast Gradient Sign Method） 是一种经典的对抗样本生成方法，其核心思想是通过在输入数据的梯度方向上添加扰动，从而生成对抗样本。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值