针对AI模型的对抗性攻击日益增多:你现在应该怎么做?
对抗性训练:通过使用快速梯度符号法(FGSM)生成的对抗性示例可以增强机器学习模型的防御能力。FGSM通过对输入数据进行微小调整来增加模型错误,帮助模型识别并抵御攻击。研究人员指出,这种方法可以将模型的韧性提高30%。研究人员写道:“对抗性训练是提高模型在面对复杂威胁时稳健性最有效的方法之一。”同态加密与安全访问:...
基于深度强化学习的对抗攻击和防御在动态视频中的应用
对此,首先在Atari游戏,即动态视频中实现深度Q网络(DeepQNetwork,DQN)智能体模型;其次使用快速梯度符号方法(FastGradientSignMethod,FGSM)白盒攻击与黑盒攻击、投影梯度下降(ProjectedGradientDescent,PGD)攻击和像素攻击对DQN模型进行对抗攻击实验;最后使用基于高斯数据增强的随机化防御和对抗训练方法对这些...
基于对抗训练的模型鲁棒性增强研究
通过不断迭代优化生成器和判别器,GAN可以生成更加逼真的对抗性样本,用于训练模型。2.2FGSM攻击快速梯度符号方法(FGSM)是一种常见的对抗攻击方法,它通过计算输入数据的梯度信息,找到使模型预测错误的最小扰动,从而生成对抗性样本。在基于对抗训练的方法中,使用FGSM攻击生成对抗性样本,并将其与真实数据一起用于训练模...
如何阻止针对AI模型的对抗性攻击
1.对抗性训练对抗性训练是指使用对抗性示例来训练AI模型,提高了模型的稳健性,让模型能够适应各种恶意输入。对抗训练是目前应用最广泛的一种防护方法。在对抗训练中,模型会被迫学习如何处理对抗性样本,从而提高其鲁棒性。但是,对抗训练也存在一些问题,例如需要大量的计算资源和时间,并且可能会导致模型过度拟合等。2....
无惧对抗和扰动、增强泛化,阿里安全打造更鲁棒的ViT模型,论文入选...
对抗鲁棒性上,提出的RVT-Ti及RVT-S模型在FGSM上均获得了10%以上的提升。RVT-S*在ImageNet-C上获得49.4的mCE,该结果优于大部分通用鲁棒训练方法。RVT-B*在ImageNet-A、ImageNet-R、ImageNet-Sketch上分别取得28.5%、48.7%、36.0%的准确率,超越了目前的SOTA,充分验证了RVT...
对抗样本攻击与防御,MindSpore是怎么做的?
用不用对抗训练的差别是,对抗训练在正常的模型训练过程中增加了生成对抗样本的步骤,所以训练时增加的计算开销在于生成对抗样本,用不同的攻击算法,时间开销不同,如果用FGSM这种简单的攻击算法,增加的时间是很少的,如果用CW这种比较强的攻击方法,时间开销就会大一些(www.e993.com)2024年10月20日。具体选用哪种攻击算法,需要用户根据自己的需求,综合时间...
...还能抵抗微信微博照片压缩!武大&Adobe提出抗压缩对抗新框架...
步骤三:抗压缩对抗性图像生成构建优化目标,将ComModel融入到对抗性图像的优化过程中,并使用基于动量的迭代方法(MI-FGSM)进行优化,最终使得生成的对抗性图像具有较好的抗压缩能力。研究人员表示,该方案不需要任何压缩算法的细节,仅根据适量的原图和压缩图的数据集,便能训练得到未知压缩算法的近似形式,并进一步生成相应...
学界| 综述论文:对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法
2FastGradientSignMethod(FGSM)Szegedy等人发现可以通过对抗训练提高深度神经网络的鲁棒性,从而提升防御对抗样本攻击的能力。GoodFellow[23]等人开发了一种能有效计算对抗扰动的方法。而求解对抗扰动的方法在原文中就被称为FGSM。Kurakin[80]等人提出了FGSM的「one-steptargetclass」的变体。通过用识...
清华大学廖方舟:产生和防御对抗样本的新方法 | 分享总结
以上所说的都是NonTargeted,只要最后得到的目标预测不正确就可以了。另一种攻击TargetedFGSM,目标是不仅要分的不正确,而且还要分到指定的类型。一个提高黑盒攻击成功率行之有效的办法,是攻击一个集合。而目前为止一个行之有效的防守策略就是对抗训练。在模型训练过程中,训练样本不仅仅是干净样本,而是干净样本...
清华大学团队包揽三项冠军,NIPS 2017对抗样本攻防竞赛总结
这个模型以干净样本作为输入,生成对应的对抗样本。该方法的一个有点是,如果生成模型本身是一个很小的网络,那么ATN相比于使用优化的算法能够更快的生成对抗样本。理论上,该方法甚至比FGSM更快。虽然ATN确实需要更多的时间去训练,但是一旦训练好,大量的对抗样本可以以极低的成本生成出来。