FGSM网络对抗攻击

最新推荐文章于 2025-05-10 16:23:28 发布
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#人工智能 #深度学习 #机器学习

近年来随着数据、计算能力、理论的不断发展演进，深度学习在图像、文本、语音、自动驾驶等众多领域都得到了广泛应用。与此同时，人们也越来越关注各类模型在使用过程中的安全问题，因为AI模型很容易受到外界有意无意的攻击而产生错误的结果。

在本案例中，我们将以梯度符号攻击（Fast Gradient Sign Method，FGSM）为例，演示此类攻击是如何误导模型的。

对抗样本定义
Szegedy在2013年最早提出对抗样本的概念：

在原始样本处加入人类无法察觉的微小扰动，使得深度模型性能下降，这种样本即对抗样本。如下图所示，本来预测为“panda”的图像在添加噪声之后，模型就将其预测为“gibbon”，右边的样本就是一个对抗样本：
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taoqick
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【Pytorch项目实战】之对抗攻击：无目标对抗攻击（FGSM）、有目标对抗攻击（FGSM）
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fgsm——跟线性回归一样好理解的对抗攻击方法
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对抗攻击算法：FGSM和PGD
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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
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对抗示例生成,速梯度符号攻击（FGSM）来欺骗 MNIST 分类器
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如果您正在阅读本文，希望您能体会到某些机器学习模型的有效性。研究不断推动 ML 模型更快，更准确和更高效。但是，设计和训练模型的一个经常被忽略的方面是安全性和鲁棒性，尤其是在面对想要欺骗模型的对手的情况下。本教程将提高您对 ML 模型的安全漏洞的认识，并深入了解对抗性机器学习的热门话题。您可能会惊讶地发现，在图像上添加无法察觉的扰动会导致完全不同的模型表现。鉴于这是一个教程，我们将通过图像分类器上的示例来探讨该主题。
华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用实践：FGSM网络对抗攻击
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FGSM网络对抗攻击~应用实践案例体验
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总的来说，PyTorch中的FGSM技术提供了一种快速生成对抗样本的方法，有助于研究人员和开发者测试其深度学习模型的稳健性，并推动了在抵御对抗攻击方面的防御策略的发展。通过深入研究和实践，我们可以更好地了解和...
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该项目不仅涵盖了深度学习中的重要概念，如卷积神经网络、对抗攻击和对抗训练，还为研究者和学生提供了一个实践平台，让他们亲身体验构建和优化手写数字识别系统的过程，同时了解和解决模型安全性和鲁棒性的挑战。...
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理论分析 {L(xTadv,y)=L(xT−1adv,y)+(xTadv−xT−1adv)⋅∇L(xT−1adv,y)+O(∥xTadv−xT−1adv∥2)L(xT−1adv,y)=L(xT−2adv,y)+(xT−1adv−xT−2adv)⋅∇L(xT−2adv,y)+O(∥xT−1adv−xT−2adv∥2)L(xT−2adv,y)=L(xT−3adv,y)+(xT−2adv−xT−3adv)⋅∇L(xT−3adv,y)+O(∥xT−2adv−xT−3adv∥2)⋮L(x3adv,y)=L(x2adv
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 6000
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。
第五章通过mindspore实现FGSM网络对抗攻击
beimingiq314的博客
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随着我们对昇思平台了解的不断深入，我们可以尝试使用他完成一些更加深度有趣的内容。这次我们就一起来尝试以梯度符号攻击（Fast Gradient Sign Method，FGSM）为例，演示此类攻击是如何误导模型的。Szegedy在2013年最早提出对抗样本的概念：在原始样本处加入人类无法察觉的微小扰动，使得深度模型性能下降，这种样本即对抗样本。如下图所示，本来预测为“panda”的图像在添加噪声之后，模型就将其预测为“gibbon”，右边的样本就是一个对抗样本：图片来自。
AI安全之对抗样本攻击---FGSM实战脚本解析
ccstuck的专栏
05-10 1129
对抗样本（Adversarial Examples）是深度学习安全领域的重要研究课题，快速梯度符号方法（FGSM）是生成对抗样本的经典算法。FGSM通过沿梯度正方向施加扰动，构造出使模型产生错误判断的输入样本，同时确保扰动在人类视觉感知中与原始样本无明显差异。本文通过实战代码详细解析了FGSM的实现过程，包括输入参数配置、受攻击模型定义、FGSM攻击算法实现及测试函数。实验结果表明，随着扰动系数ε的增加，模型准确率显著下降，而扰动也逐渐变得可见。通过可视化对抗样本，展示了不同ε值下模型分类结果的变化，验证了
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手把手实现FGSM攻击LeNet5生成对抗模型
从原理到代码：如何通过 FGSM 生成对抗样本并进行攻击
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在机器学习领域，深度神经网络的强大表现令人印象深刻，尤其是在图像分类等任务上。然而，随着对深度学习的深入研究，研究人员发现了神经网络的一个脆弱性：对抗样本（Adversarial Examples）。简单来说，对抗样本是通过对原始输入数据添加微小扰动，导致神经网络预测错误的一类特殊样本。是最早提出的一种简单且有效的对抗攻击方法。它通过利用神经网络的梯度信息，快速生成对抗样本。本篇博客将深入剖析 FGSM 的数学原理，并提供一份基于 PyTorch 的代码实现，帮助你快速上手对抗攻击。
攻击对抗基础知识
weixin_30920091的博客
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/37260275 对抗攻击基础知识，主要是对抗方法 对抗方法： FGSD(Fast gradient sign method) 一种基于梯度生成对抗样本的算法FGM(fast gradient method) 对FGSD做了推广，使其能够满足 L2约束IFGSD(Iterative gradient sign Method) 也是对FG...
【信息与内容安全】实验一：对抗样本攻击实验
框架科工：Framecraft
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对抗性样本攻击实验 摘要：根据 PyTorch 官网教程中 Adversarial Example Generation 章节内容，完整实现 Fast Gradient Sign Attack (FGSM) 算法。 文章目录对抗性样本攻击实验题目描述欺骗模型的方法FGSM 快速梯度符号攻击原理介绍FGSM 实现受攻击的模型FGSM 攻击函数测试攻击效果函数实施攻击结果分析准确性 vs ϵ\epsilonϵ对抗样本实例参考 题目描述 根据PyTorch官网教程中Adversarial Example Gene
对抗性样本隐私泄露的例子
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什么是对抗样本、对抗攻击（详解）
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1.对抗样本 所谓对抗样本就是指：在原始样本添加一些人眼无法察觉的扰动（这样的扰动不会影响人类的识别，但是却很容易愚弄模型），致使机器做出错误的判断。 如下所示，这两张图片添加噪声（或者说扰动之后）被误分类。 2.对抗攻击 由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量（numeric vectors），所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判，这便被称为对抗性攻击。（也可以这样理解：将上面生成对抗样本的过程，理解为对抗攻击。） 和其他攻击不同，对抗性攻击主要.
fgsm对抗攻击介绍
06-29
FGSM（Fast Gradient Sign Attack）是一种经典的对抗攻击方法，旨在通过在输入数据中添加精心设计的微小扰动来误导深度学习模型的预测结果。这种攻击方式利用了神经网络对输入数据梯度的敏感性，并且可以在不改变模型参数的情况下实现攻击。 ### FGSM的基本原理 FGSM的核心思想是利用模型的损失函数相对于输入数据的梯度信息来生成对抗样本。具体来说，该方法通过计算损失函数对输入数据的梯度，并沿着梯度符号的方向调整输入数据以最大化损失值。这样做的结果是，即使输入数据的变化非常微小，也可能导致模型输出显著错误的结果。 数学上，FGSM的扰动生成公式如下： $$ \eta = \epsilon \cdot \text{sign}(\nabla_x J(x, y)) $$ 其中： - $ x $ 是原始输入数据。 - $ y $ 是对应的标签。 - $ J(x, y) $ 是模型的损失函数。 - $ \epsilon $ 是控制扰动强度的超参数。 - $ \eta $ 是生成的扰动。 - $ \text{sign}(\cdot) $ 是符号函数，用于获取梯度的方向。 最终的对抗样本可以通过以下公式得到： $$ x_{\text{adv}} = x + \eta $$ ### FGSM的应用示例 FGSM通常用于测试深度学习模型的鲁棒性和安全性。例如，在图像分类任务中，FGSM可以用来生成对抗样本，这些样本在人眼看来与原始图像几乎无异，但会导致模型分类错误。 以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用PyTorch框架实现FGSM攻击： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import models, transforms from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载预训练的模型 model = models.resnet18(pretrained=True) model.eval() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) # 图像预处理 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), ]) # 加载并预处理图像 image = Image.open("path_to_image.jpg") input_tensor = preprocess(image).unsqueeze(0) input_tensor.requires_grad_(True) # 真实标签 target = torch.tensor([0]) # 假设目标类别为0 # 前向传播 output = model(input_tensor) loss = criterion(output, target) # 反向传播 model.zero_grad() loss.backward() # 获取梯度 grad = input_tensor.grad.data # 应用FGSM攻击 epsilon = 0.03 sign_grad = grad.sign() perturbed_image = input_tensor + epsilon * sign_grad # 显示对抗样本 perturbed_image_np = perturbed_image.squeeze().detach().numpy() plt.imshow(perturbed_image_np.transpose((1, 2, 0))) plt.show() ``` 在这个示例中，首先加载了一个预训练的ResNet18模型，并定义了损失函数和优化器。然后对输入图像进行预处理，并计算损失函数相对于输入数据的梯度。最后，根据梯度符号生成对抗扰动，并将其应用于原始输入数据以生成对抗样本。 ### 相关问题 1. 如何评估FGSM对抗攻击的有效性？ 2. FGSM与其他对抗攻击方法（如PGD、DeepFool）相比有何优劣？ 3. 如何防御FGSM对抗攻击？
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