FGSM代码细节

已于 2022-10-30 15:30:29 修改
阅读量165 收藏
点赞数
分类专栏： 代码理解 文章标签： pytorch 人工智能 python
于 2022-10-30 15:23:34 首次发布
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zyxzyxzyx2495310073/article/details/127600004
版权
FGSM代码实践
shuweishuwei的博客
08-17 4756
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）
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 1496
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。
FGSM代码理解
哈哈哈哈哈哈
10-21 611
FGSM代码理解
AFGSM
03-17
空中交通管理系统
Pytorch实现FGSM（Fast Gradient Sign Attack）
热门推荐
08-13 1万+
目录1. 相关说明2. 相关简述3. 代码实现3.1 引入相关包3.2 输入3.3 定义被攻击的模型3.4 定义FGSM攻击函数3.5 测试函数4. 可视化结果5. 可视化对抗样本6. 预训练模型下载7. 训练模型8. 完整代码 1. 相关说明 最近在整理相关实验代码的时候，无意中需要重新梳理下对抗攻击里的FGSM，于是自己参考网上的一些资料以及自己的心得写下这篇文章，用来以后回忆。 2. 相关简述 快速梯度标志攻击（FGSM），是迄今为止最早和最受欢迎的对抗性攻击之一，它由 Goodfellow 等人
【AI安全】对抗样本之FGSM的代码实现（TensorFlow2）
鹏啊鹏
05-31 2541
FGSM(Fast Gradient Sign Method)由Ian J. Goodfellow等人于2015年提出，论文地址【https://arxiv.org/abs/1412.6572】，是最早也是最受欢迎的欺骗神经网络的攻击之一。如图所示，攻击者对原始熊猫图像添加了小的扰动，导致了模型将这张图像标记为长臂猿。 FGSM利用神经网络的梯度来创建一个对抗样本。对于输入的图像，该方法使用损失相对于输入图像的梯度来创建一个新的图像，使损失最大化。 adv_x=x+ϵ∗sign(∇xJ(θ,x,y)) ad
帮我复现MI-FGSM代码
11-16
Mi-FGSM (_membership inference from gradient-based ...注意这只是一个基本框架，实际应用中可能还需要处理更多细节，比如随机化、迭代步长调整等，并且你可能需要将`y_train == target_class`替换为实际的目标类别。
对抗样本 FGSM 算法代码实现 Adversarial Examples Keras Tensorflow实现
Splend520的博客
07-29 6157
由于最近搞这方面都没咋找到FGSM算法的实现，然后最近在学长的帮助下，用tensorflow实现了一个mnist的对抗样本生成。总共实现了两个版本，FGSM和迭代版本的FGSM。 具体的细节介绍可以看这篇文章： https://blog.youkuaiyun.com/qq_16234613/article/details/79679393 1.mnist模型 mnist.py # coding: utf-8 ...
FGSM：从另一个角度观察BP模型 （附源码）
大泽之国
10-06 1914
什么是FGSM Fast Gradient Sign Attatck(FGSM) 是一种很直观的迷惑基于BP算法训练出的模型的攻击方法， 出自 Explaining and Harnessing Adversarial Examples。基于FGSM的攻击需要了解目标模型内部细节，其目的也只是降低目标模型的分类精度，并不能控制模型误分后的结果。 上图是一个FGSM的例子，左侧第一幅图x可以被目标...
fast_adversarial：快速实现FGSM对抗训练的代码库
文档中提到使用此代码库可以实现类似DAWNBench的加速，意味着该存储库提供的代码能够在较短时间内达到高性能。 9. ICLR 2020接受： ICLR即国际机器学习大会（International Conference on Learning Representations...
FGSM算法详解
03-27
首先用简明的中文概述FGSM，然后分点讲解原理、实现步骤、技术细节、攻击机制，每个部分加入公式和代码。最后生成相关问题，并正确添加引用，引用[1]提到了DeepFGS的多目标攻击，可以在扩展部分提及。 检查是否有...
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：resnet50上的快速梯度符号方法实现
02-14
FGSM：resnet50上的快速梯度符号方法实现
FGSM生成对抗样本（MNIST数据集）Pytorch代码实现与实验分析
gaowencheng01的博客
03-02 2282
使用Pytorch利用FGSM算法，在MNIST数据集上生成对抗样本，并进行实验，探究不同epsilon值对分类准确度的影响
FGSM快速梯度符号法非定向攻击代码（PyTorch）
weixin_43856668的博客
10-21 600
【代码】FGSM快速梯度符号法非定向攻击代码（PyTorch）
【对抗算法复现】FGSM
Alita的原力空间
12-04 1111
在迭代更新过程中，随着迭代次数的增加，部分像素值可能会溢出。比如超出0到1 的范围，此时需将这些值用0或者1 代替，最后才能生成有效的图像。该过程确保了新样本的各个像素和在原样本各像素的某一邻域内，不至于失真。此处注意先激活环境，然后使用。
一个符号引发的讨论，对抗攻击算法FGSM的纯粹版：FGNS，附代码
我爱计算机视觉
12-23 1527
关注公众号，发现CV技术之美▊1引言是基于梯度迭代攻击中生成对抗样本的开创性工作。我第一次接触相关工作的时候，给我困惑最多的就是论文中为什么要给梯度加上这个符号函数，因为这会导致生成的...
从原理到代码：如何通过 FGSM 生成对抗样本并进行攻击
qq_22841387的博客
10-03 2853
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。
对抗攻击算法：FGSM和PGD
srh20的博客
11-27 3215
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。
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