深度学习---对抗样本生成

最新推荐文章于 2024-09-07 21:32:30 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43264420/article/details/88908228
本文探讨了深度学习中的对抗样本攻击现象，介绍了对抗样本的概念及其如何通过微小干扰误导模型判断。文章列举了对抗样本可能带来的实际影响，如改变路标指示等，并对不同类型的攻击场景进行了分类说明。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

对抗样本攻击：在深度学习神经网络（DNN）输入较小的干扰因素会使DNN出现误判，这种攻击被称为是对抗样本攻击
对抗样本：是指在正常样本中有目的性地添加的一些干扰因素，使得DNN出现误判
举例说明对抗样本分析带来的影响：

1、通过更改路标信息，使得车辆的DNN系统将左转识别为右转
2、在激烈的商业竞争环境下，对抗样本攻击导致恶性竞争
在这里插入图片描述

对抗样本分析分类：

1、白盒：白盒情景下攻击者对模型完全掌握,包括模型的类型、结构、所有参数及权重值；
2、黑盒可探测：攻击者对目标 模型部分了解,但能对模型进行探测或查询,如通过输入观察输出结果；
3、黑盒不可探测：攻击者对目标模 型了解有限或完全没有,构建对抗样本时不允许对目标模型进行探测查询.

实例：

在这里插入图片描述

资料分享：https://blog.youkuaiyun.com/pku_langzi/article/details/83989758
其中，需要涉及对所给文本中某些词语的重要性进行计算：

在这里插入图片描述

也可以单独计算某个词语的“贡献率”：

在这里插入图片描述

将所得到的对抗样本提取出来，并进行检测；当深度学习系统对所输入的对抗样本识别率较低的时候，说明对抗样本的干扰性越强；我们也可以借助所得到的对抗样本为深度学习系统进行安全性保障
探索AI人工智能对抗样本的奥秘与潜在威胁
AIGC应用创新大全的博客
06-13 911
随着AI在医疗诊断、自动驾驶、人脸识别等关键领域的普及，人们逐渐发现：这些“聪明”的AI模型可能存在隐藏的“视力缺陷”——它们会被精心设计的“小陷阱”轻易欺骗。本文将聚焦“对抗样本”这一AI安全核心问题，覆盖其定义、原理、攻击类型、实际威胁及防御思路，帮助读者建立对AI安全性的全面认知。本文将按“故事引入→核心概念→数学原理→代码实战→威胁场景→防御与未来”的逻辑展开，用“从现象到本质”的方式，让读者逐步掌握对抗样本的全貌。对抗样本（Adversarial Example）
生成对抗样本研究笔记
liu14lang的博客
09-14 5027
1 引言 对抗样本（adversarial examples）的概念当初是goodfellow为了证明神经网络由于在高维特征空间中具有线性特性，容易在高维特征空间中被误导这一现象而提出来的[1]。对抗样本的定义比较简单，是指给输入样本细微的扰动，最终导致神经网络输出非预期的效果。当然这种细微的扰动是在于人类能够辨识出来目标物体的前提下的，最好这种扰动是对人类来讲无感的。目前主要的应用于两方面：一方...
对抗样本生成方法学习总结
maxiaovivi的博客
03-21 2049
对抗样本生成方法学习
生成对抗网络中的样本生成（Sample Generation in Generative Adversarial Networks）
牛肉胡辣汤
09-27 2212
GAN中的样本生成是通过生成网络实现的。生成网络是一个深度神经网络，其输入是随机噪声向量，输出是所需生成的样本。为了提高样本生成的质量，生成网络通常采用复杂的结构和技术，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变分自编码器（VAE）等。在GAN的训练过程中，生成网络不断优化自身参数，以便生成足以“欺骗”判别网络的假样本。判别网络也是一个深度神经网络，其输入是真实样本和生成样本，输出是对这些样本的真实性进行判断的概率。
生成对抗样本的方法|攻击方法
honor
07-03 9483
对抗样本 1.Biggio′s attack Biggio[22]等人首先针对传统机器学习分类器（如SVM和三层全连接神经网络）的MNIST手写数字识别数据集生成对抗样本。 它通过优化判别函数来误导分类器。 2. Szegedy′s limited-memory BFGS (L-BFGS) attack Szegedy[8]等人首次证明了可以通过对图像添加小量的人类察觉不到的扰动误导深度神经网络图像分类器做出错误的分类。他们首先尝试求解让神经网络做出误分类的最小扰动的方程。作者认为，深度神经网络所具有的强大
浅谈深度学习中的对抗样本及其生成方法
XP and Altoria
12-26 2593
文章目录背景主要内容FGSMJSMAC&WPGDBIMMIMEAD 背景 深度学习模型被广泛应用到各种领域，像是图像分类，自然语言处理，自动驾驶等。以ResNet，VGG为代表的一系列深度网络在这些领域上都取得了不错的效果，甚至超过人类的水平。然而，Szegedy等人在2014年的工作（Intriguing properties of neural networks）揭示了深度网络的脆弱性（vulnerability），即在输入上做一些微小的扰动（perturbation）就可以令一个训练好的模型输
深度学习-对抗生成网络实战(GAN)
最新发布
12-29
对抗生成网络（Adversarial Generative Networks，GANs）是深度学习领域的一种创新性技术，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。它主要用于生成与训练数据分布相似的新样本，例如图像、音频或文本。GANs的核心思想是...
深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）
GDHBFTGGG的博客
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对抗生成网络（GAN）是近年来在生成式模型领域的重要突破，通过生成器与判别器的对抗博弈，GAN能够生成高度逼真的数据。其应用范围广泛，涵盖了图像生成、数据增强、超分辨率重建、风格迁移等多个领域。然而，GAN的训练过程具有挑战性，特别是在平衡两者的对抗关系上仍然存在技术难题。随着技术的不断发展，GAN在生成数据、创造内容等方面的应用前景将更加广阔。
深度学习-对抗生成网络实战(GAN).rar
03-08
而对抗生成网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是深度学习的一个重要分支，由Ian Goodfellow在2014年提出，其核心思想是通过两个神经网络之间的竞争来生成高质量的假样本，模拟真实数据的分布。...
深度学习--生成对抗网络GAN
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定义损失函数和优化函数# 定义优化器loss_fn = torch.nn.BCELoss() # 损失函数在这里，我们选择使用BCELoss，交叉熵损失函数，这是因为在GAN中，判别器通常被视为一个二分类器，它试图区分输入是真实样本还是由生成器生成的假样本，而BCELoss就是用来做二分类的损失函数，正好对应。在优化器部分，它们分别对生成器和判别器的参数进行优化。
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shengxiaweizhi的专栏
07-23 1198
摘要：Yoshua Bengio的学生、Google科学家Ian Goodfellow在本文中澄清关于深度学习对抗样本的八个误解与神话，包括：它们不会在实践中发生、深度学习更易受影响、它们很容易解决、人脑会犯相似的错误等。   【编者按】在kdnuggets此前发布的文章(Deep Learning’s Deep Flaws)’s Deep Flaws中，深度学习大神Yoshua Bengio
通过对抗性样本生成对开放类别进行分类
02-26
在实际的分类任务中，很难从环境的所有可能类别中收集训练样本。 因此，当一个看不见的类的实例出现在预测阶段时，稳健的分类器应该能够分辨出它是来自一个看不见的类，而不是将其分类为任何已知的类别。 在本文中，采用对抗学习的思想，我们提出了用于开放类别分类的ASG框架。 ASG通过对抗性学习策略以无人监督的方式生成可见类别的正面和负面样本。 然后，借助生成的样本，ASG会以监督方式学会分辨看不见的事物。 在几个数据集上进行的实验证明了ASG的有效性。
对抗样本生成技术综述
07-22
如今，深度学习已被广泛应用于图像分类和图像识别的问题中，取得了令人满意的实际效果，成为许多人工智能应用的关键所在.在对于模型准确率的不断探究中，研究人员在近期提出了“对抗样本”这一概念。
深度学习与对抗样本
数学---算法---编程
08-15 6022
1、深度学习的概念 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。 同机器学习方法一样...
机器学习安全：对抗样本生成与防御
AI天才研究院
02-03 1510
1. 背景介绍 随着机器学习技术的广泛应用，越来越多的应用场景需要对模型进行安全性保护。然而，机器学习模型的安全性并不是一件容易的事情。在实际应用中，机器学习模型往往面临着各种攻击，其中最常见的攻击方式就是对抗样本攻击。对抗样本攻击是指通过对原始数据进行微小的修改，使得机器学习模型产生错误的分类结果。这种攻击方式对于许多应用场景来说都是非常危险的，例如自动驾驶、金融风控等领域。 为了解决对抗样...
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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
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深度学习之对抗样本问题 2006 年，Geoffrey Hinton 提出了深度学习。受益于大数据的出现和大规模计算能力的提升，深度学习已然成为最活跃的计算机研究领域之一。深度学习的多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务的建模能力。最近几年，深度学习的发展也带动了一系列的研究。尤其是在图像识别领域，在一些标准测试集上的试验表明，深度模型的识别能力已经可以达到人类的水平。但是，人们还是会产生一个疑问，对于一个非正常的输入，深度模型是否依然能够产生满意的结果。的确，最近有研究者开始关注深度...
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03-18 521
LeNet生成对抗样本 实验中发现，用MNIST数据集训练得到的LeNet（测试精度达到98.5%）在进行对抗样本生成时，生成的对抗样本还是可以看得出修改的痕迹，只不过对于人而言修改后的图像并不妨碍识别 出现的问题 代码原因，应该是 grad = tf.gradients(logits[:,y_target],x) dX = sess.run(grad,{x:...,y_tar...
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源编程之美，达万物之理
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#图片对抗样本的生成 https://wizardforcel.gitbooks.io/tf-tut-hvass/content/11_Adversarial_Examples_zh_CN/11_Adversarial_Examples_zh_CN.html
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"黑盒威胁模型下深度学习对抗样本的生成" 深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在诸如图像识别、语音处理和自动驾驶等众多领域取得了显著成果。然而，随着其广泛应用，安全问题变得日益突出。对抗样本是深度...
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