AI安全——对抗样本（工具DeepRobust）

DeepRobust使用

下载

github地址：https://github.com/DSE-MSU/DeepRobust
论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.06149

安装

pip install deeprobust

注意事项

scipy 版本 1.3.1 如果用pip直接安装 版本错误
2.使用CPU
需要修改，base_attack.py和使用的算法中
def init(self, model, device = ‘cpu’): # change ‘cuda’
self.model = model
self.device = device

3.
数据集下载，如果使用网络下载太慢，可以先下载到本地，然后使用
下载地址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
修改文件

base_folder = ‘cifar-10-batches-py’
# url = “https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz”
url = “file:///xxx/cifar-10-python.tar.gz” #在此处修改为本地目录
filename = “cifar-10-python.tar.gz”
tgz_md5 = ‘c58f30108f718f92721af3b95e74349a’
4.
使用的数据集：
下载地址：https://github.com/I-am-Bot/deeprobust_model
（目前github无法下载单个文件 2021.01.20，需要预先下载）
model.load_state_dict(torch.load(“CIFAR10_ResNet18_epoch_20.pt”,map_location=torch.device(‘cpu’)))
#默认使用GPU，需要添加 map_location=torch.device(‘cpu’)
5.
plt.savefig 函数的保存路径需要预先定义，无法自动生成

测试

git clone https://github.com/DSE-MSU/DeepRobust.git
cd DeepRobust/exampl/image
python test_PGD.py