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
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对抗攻击进行防御实验。
低成本算法,大幅提升视觉分类鲁棒性!悉尼大学华人团队发布全新...
考虑的指标包括在对抗攻击(FGSM和PGD)下的准确性、在ImageNet-A上的准确性以及在ImageNet-R上的准确性。此外,还报告了ImageNet-C的平均错误(mCE),较低的值表示更好的性能。实验结果表明EdgeNet在面对FGSM和PGD攻击时展现出卓越的性能,同时在清晰的ImageNet-1K数据集及其变体上表现出与先前SOT...
CVPR 2024|仅用合成数据训练模型到底行不行?有新发现!
FGSM攻击通过模型的预测梯度相对于其输入的缩小步长来扰乱输入图像,可以写成,其中表示输入图像,表示损失函数相对于的梯度,表示输入图像的标签。PGD攻击是FGSM攻击的迭代版本,随后将对抗性输入的投影限制在围绕输入的球内。值表示允许的最大扰动。作者在PGD和FGSM攻击中使用值为,PGD...
如何阻止针对AI模型的对抗性攻击
在对抗性攻击中,攻击者会用多种方法生成对抗样本,例如快速梯度符号方法(FGSM)、基于梯度的优化方法(BIM)、投影算法攻击(PGD)等。这些方法都是通过对原始数据进行扰动,从而欺骗AI模型。根据威胁分子了解AI模型的不同方式,我们可以将AI对抗性攻击分为以下两类:1.白盒攻击在白盒攻击中,威胁分子已经充分了解AI模型的...
对抗性攻击的原理简介
由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量(numericvectors),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。和其他攻击不同,对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候,该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗的识别结果。
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26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...
学界| 综述论文:对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法
Carlini和Wagner[36]提出了三种对抗攻击方法,通过限制l_∞、l_2和l_0范数使得扰动无法被察觉。实验证明defensivedistillation完全无法防御这三种攻击。该算法生成的对抗扰动可以从unsecured的网络迁移到secured的网络上,从而实现黑箱攻击。
Machine Can See 2018 图像对抗攻击大赛比赛心得
在对抗性攻击中起作用的是什么?我们采用了哪些方法?1.快速梯度符号法(FGSM)确实有效。加入启发式方法可以略微提升其性能;2.快速梯度值法(FGVM)。加入启发式方法可以大幅度提升其性能;3.梯度差分进化算法(这里为大家提供一篇关于该算法的精彩的文章:httpspablormier.github.io/2017/09/05/a-tutorial...
自动驾驶语义分割模型的对抗鲁棒性研究
语义分割模型被白盒对抗性攻击和黑箱对抗性攻击所困扰。白盒攻击:科学家们在了解L-BFGS[1]、快速梯度符号法(FGSM)[2]、投影梯度下降(PGD)[3]、Carlini和Wagner攻击(C&W)[4]等模型的基础上,提出了白盒对抗性攻击方法。FGSM是一种基于梯度更新的单步无目标对抗性攻击。FGSM作为一种无目标对抗性攻击,只需要损失...
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...
评测数据集包含ImageNet-1K中的验证集合、两个白盒攻击算法FGSM与PGD、自然对抗样本集合ImageNet-A、模拟图像损坏样本集合ImageNet-C、黑白剪贴画图像样本集合ImageNet-Sketch、人工创作非自然图像样本集合ImageNet-R。实验对比结果如表5所示,RVT在三个规模上均优于CNN和其他的ViT变体模型。