FGSM

Bert+FGSM中文文本分类

我上一篇博客已经分别用Bert+FGSM和Bert+PGD实现了中文文本分类，这篇文章与我上一篇文章Bert+FGSM/PGD实现中文文本分类（Loss=0.5L1+0.5L2)_Dr.sky_的博客-

Dr.sky_·2024-01-22 06:08

对抗样本之FGSM原理&实战

目录1、FGSM原理2、pytorch实现2.1建立模型2.2FGSM模块2.3测试2.4可视化对比2.5对比样本与对抗样本1、FGSM原理论文Explainingandharnessingadversarialexamples

liuyishou·2024-01-19 22:47

FGSM方法生成交通信号牌的对抗图像样本

背景：生成对抗样本，即扰动图像，让原本是“停车”的信号牌识别为“禁止驶入”实验准备模型：找一个训练好的，识别交通信号牌的CNN模型，灰度图像模型地址：GitHub-Daulettulegenov/TSR_CNN:Trafficsignrecognition数据：ChineseTrafficSignDatabase(CTSDB)当下最受欢迎的国内交通标志数据集之一，该数据集容纳6164个交通标志图像

Rnan-prince·2024-01-15 15:48

AI深度学习模型被“骗”，研究者如何对抗攻击？

对抗攻击的方法1.FGSM(Fastgradientsignmethod)2.Deepfool3.C&W(Carlini&Wagner)A-tech科技精英赛中的“进攻”与“防守”1.赛题介绍2.任务数据

奥比中光3D视觉开发者社区·2024-01-08 08:56

对抗攻击经典论文——FGSM学习笔记 EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES

论文下载：ExplainingandHarnessingAdversarialExamples1摘要几种机器学习模型，包括神经网络，一致地将对抗样本误分类——通过对数据集样本添加细微而刻意的扰动形成的输入，会导致模型以较高的置信度输出错误的结果。早期尝试解释这种现象时会专注于非线性和过拟合。但我们认为，造成神经网络在面对对抗扰动时的脆弱性的主要原因正是它们的线性特性。这种解释得到了新的定量结果的支

亦清尘·2023-11-27 19:44

使用pgd和fgsm方法进行攻击并使用map方法评估

本次实验对100张飞机图片组成的数据集，分别使用pgd攻击和fgsm攻击，达到对每张图片飞机区域的攻击，并使用getmap程序对攻击的效果进行评估。

yjjjj11·2023-11-27 19:14

对抗样本机器学习_cleverhans_FGSM/JSMA

对抗样本机器学习_Note1_机器学习转载自：https://yq.aliyun.com/ziliao/292780机器学习方法，如SVM，神经网络等，虽然在如图像分类等问题上已经outperform人类对同类问题的处理能力，但是也有其固有的缺陷，即我们的训练集喂的都是naturalinput，因此在正常情况下处理的比较好。然而如果我们想要对ML模型进行攻击的话，可以通过一定的手段生成对抗样本（a

weixin_34400525·2023-11-27 19:07

FGSM攻击机器学习模型

FGSM技术对抗攻击技术，因为网络的深层，很少的改变就有可能改变网络中激活函数的方向，进而直接大量改变输出。因此，从模型中得到特殊的输入X就能让模型产生严重的误判，这种就是神经网络攻击技术。

Hαlcyon·2023-11-27 19:03

对抗机器学习-攻击

攻击-FGSM基本概念目标假设有原始目标图像image，攻击的目标就是获取一个perturbed_image使得模型将perturbed_image分类为错误的类别。

m0_47785982·2023-11-27 19:02

机器学习：攻击方法FGSM系列

任务FGSMI-FGSMMI-FGSMEnsembleAttack攻击评价指标准确率越低表明攻击越好数据预训练模型BaseLine实践

uncle_ll·2023-11-27 19:27

【论文阅读】SPARK：针对视觉跟踪的空间感知在线增量攻击

为此，我们首先采用现有的攻击方法，即FGSM、BIM和C&W，提出了一种空间感知的基本攻击，并

prinTao·2023-11-21 07:40

JMSA（Jacobian Saliency Map Attack）算法源码解析

arxiv.org/abs/1511.07528v1源码出处：https://github.com/Harry24k/adversarial-attacks-pytorch/tree/master解析FGSM

Sankkl1·2023-11-15 18:45

Adversarial Training Methods for Deep Learning: A Systematic Review

AdversarialTrainingMethodsforDeepLearning:ASystematicReview----《面向深度学习的对抗训练方法:系统回顾》摘要通过快速梯度符号法(FGSM

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:27

[论文] Feature Squeezing:Detecting Adversarial Examples in Deep Neural Networks

使用的攻击手段：1.L0攻击：CW0，JSMA2.L2攻击：CW23.L正无穷：FGSM、BIM、CW正无穷squeeze

tizzyt95·2023-11-11 22:28

Explaining and harnessing adversarial examples

创新点：该论文作者认为神经网络易受对抗性扰动影响的主要原因是它的线性本质，并提出了快速梯度符号法FGSM。

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-10 01:30

对抗样本生成系列：JSMA目标扰动

摘要：在之前的博客中介绍了三种对抗样本的生成算法，分别是FGSM、DeepFool和UniversalPerturbation。

小生很忙·2023-10-25 22:22

对抗攻击经典论文剖析（上）【FGSM、BIM、PGD、Carlini and Wagner Attacks (C&W)】

这个博文会对四种经典算法进行剖析，分别是FGSM、BIM、PGD、CarliniandWagnerAttacks(C&W)。对抗攻击和防御首先我们简单来说一说对抗攻击和防御的目的。

fond_dependent·2023-09-11 05:46

攻击AI模型之FGSM算法

【嵌牛导读】：本文将为您揭开白盒攻击中鼎鼎大名的FGSM（FastGradientSignMethod）算法的神秘面纱！【嵌牛鼻子】：FGSM算法【嵌牛提问】：什么是FGSM算法？

七七_af9b·2023-08-21 02:35

PIL报错：TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), ＜f4

问题：mi_fgsm.py:101:DeprecationWarning:StartingwithImageIOv3thebehaviorofthisfunctionwillswitchtothatofiio.v3

学而时习之！！·2023-08-13 13:25

对抗样本生成系列：FGSM和DeepFool

摘要：近些年来，深度学习技术在海量数据以及强大计算能力的驱动下取得了长足的发展，特别是在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域，深度学习以其强大的网络表达能力刷新了一项又一项记录，各种各样基于深度学习的产品和服务也逐渐在产业界落地应用。正因为深度学习技术蕴含着巨大的商业价值，其背后潜在的安全问题更值得我们去深究。最近的研究表明，深度学习面临安全和隐私等多方面的威胁。该系列主要讨论深度学习领域最为

小生很忙·2023-07-18 09:37

Robert+SimCLR+PGD实现文本分类

例如，可以使用FGSM或PGD算法来生成对抗样本，并将其添加到训练数据集中。使用SimCLR思想来提高模型的泛化能力。例如，可以使用对比学习来训练模型，使模型学会从相似的样本中提取更好的特征。目录

Dr.sky_·2023-06-10 21:52

对比学习+Prompt+FGSM实现文本分类

本文主要是基于Robert的文本分类任务，在此基础上考虑融合对比学习、Prompt和对抗训练来提升模型的文本分类能力，我本地有SST-2数据集的train.txt、test.txt、dev.txt三个文件，每个文件包含文本内容和标签两列，基于pytorch实现。目录一、加载相关库二、加载数据集三、对比学习的数据增强

Dr.sky_·2023-06-10 21:52

Robert+SimCLR+FGSM实现文本分类

Robert文本分类基础上，我用的是GLUE的SST-2数据集，包含train.txt、test.txt、dev.txt三个文件，每个文件包含内容和标签两列。用SimCLR思想结合对抗训练的思想提升模型文本分类的准确率，我用Pytorch实现，代码逐行注释。目录二、加载数据集三、定义模型四、定义训练函数五、定义测试函数

Dr.sky_·2023-06-10 21:22

Bert+FGSM/PGD实现中文文本分类（Loss=0.5L1+0.5L2)

任务目标：在使用FGSM/PGD来训练Bert模型进行文本分类，其实现原理可以简单概括为以下几个步骤：对原始文本每个词转换为对应的嵌入向量。将每个嵌入向量与一个小的扰动向量相加，从而生成对抗样本。

Dr.sky_·2023-06-08 22:43

对抗样本-(CVPR 2022)-通过基于对象多样化输入来提高有针对性对抗样本的可迁移性

具体而言，该方法使用对象-多样化输入(ODI)技术来将同一种类的多幅图像合并成一个输入，并使用迭代FGSM攻击来生成有针对性的对抗样本

算法黑哥·2023-04-15 07:27

PGD论文阅读笔记

从而使内部攻击问题给出的对抗损失最小化PGD（ProjectGradientDescent)攻击是一种迭代攻击，可以看作是FGSM的翻版——K-FGSM(K表示迭

你今天论文了吗·2023-04-06 03:01

Understanding and Improving Fast Adversarial Training

我们表明，在FGSM中添加一个随机步长并不能防止灾难性过拟合，而且随机性本身并不重要——它的主要作用只是降低扰动的大小。

你今天论文了吗·2023-04-06 03:00

李宏毅2020机器学习作业6-Adversarial Attack：对抗攻击（更新中）

iteapoy·2023-02-04 21:00

【Pytorch项目实战】之对抗攻击：无目标对抗攻击（FGSM）、有目标对抗攻击（FGSM）

（3）常见的对抗样本生成方式（4）攻击方式（5）防御方式（一）实战：无目标-对抗攻击（FGSM）（二）实战：有目标-对抗攻击（FGSM）对抗攻击（AdversarialAttack）属于AI安全范畴。

胖墩会武术·2023-02-01 20:14

FGSM和PGD算法的介绍与实际应用

目录基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成中文数据集运行环境实验参数实验代码FGSMPGD如下展示FGSM算法运行结果结果补充代码【参考】基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成在中文文本分类的场景下

栖陆@.·2023-01-30 14:21

keras无法下载MobileNetV2等的解决办法

近期在学习对抗攻击，在运行官网的FGSM示例时，pretrained_model=tf.keras.applications.MobileNetV2(include_top=True,weights='

夏时轻风·2023-01-30 07:55

【迁移攻击笔记】数据集の变化→提高迁移率！Improving Transferability of Adversarial Examples with Input Diversity

1.作案动机已知：迭代攻击（eg.I-FGSM）过拟合且易陷入局部最优，不适合迁移。单步攻击（eg.FGSM）欠拟合，不适合迁移。对输入进行图像处理可以有效抵抗对抗攻击。

少年芒果君·2023-01-29 21:22

【迁移攻击笔记】ILA中间层攻击！对抗扰动の再扰动！EnhancingAdversarialExampleTransferability with an IntermediateLevelAttack

③很多攻击方法诸如FGSM，捕捉梯度的，都是越往后层，对对抗方向的把握越好的。所以这些攻击方法基本都是直接用Loss

少年芒果君·2023-01-29 21:21

NLP对抗文本攻击分类

攻击分类文献来源白盒攻击基于梯度的攻击黑盒攻击基于置信度的攻击基于迁移性的攻击基于模型决策的攻击总结文献来源[1]李进锋.面向自然语言处理系统的对抗攻击与防御研究[D].浙江大学,2020.白盒攻击基于梯度的攻击goodfellow提出经典的FGSM

流水不争先_争的是滔滔不绝·2023-01-28 14:53

[论文解读]Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey

ThreatofAdversarialAttacksonDeepLearninginComputerVision:ASurvey简介摘要常用术语对抗性攻击用于分类的攻击Box-constrainedL-BFGSFastGradientSignMethod(FGSM

年糕糕糕·2023-01-26 15:04

【论文笔记】【ICLR2018】Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial

这篇文章提出了一个Min-Max的攻击&防御融为一体的框架，在该框架控制下使用PGD（迭代FGSM的一般方法）生成的对抗样本进行对抗训练，提高模型的鲁棒性，抵制一系列的first-orderattack

Wwwwhy_　·2023-01-26 15:31

AAAI 安全挑战者第八期记录

1、对抗训练关于对抗训练使用了CleverHans的FGSM，CleverHans是一个基于Python的库，用于将机器学习系统中的漏洞与对抗性示例进行对比。其支持Pytorch、tf2、JAX，使

Facouse·2023-01-13 18:41

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用实践：FGSM网络对抗攻击

目录一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、对抗样本定义三、攻击方法快速梯度符号攻击（FGSM）四、数据处理五、训练LeNet网络六、实现FGSM七、

Yeats_Liao·2023-01-12 08:36

对抗训练fgm、fgsm和pgd原理和源码分析

当前，在各大NLP竞赛中，对抗训练已然成为上分神器，尤其是fgm和pgd使用较多，下面来说说吧。对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化，提升模型鲁棒性和泛化能力。fgmFGM的全称是FastGradientMethod,出现于AdversarialTrainingMethodsforSemi-supervisedTextClassification这篇论文，FGM是根据具体的梯度进

谈笑风生...·2023-01-11 10:22

关于Distillation as a Defense to Adversarial Perturbations against Deep Neural Networks的理解

为了防御之前提出的FGSM和JSMA的攻击方式，作者根据之前hinton提出的蒸馏学习的方式，再此基础上稍作修改得到了防御蒸馏模型，并理论推导了防御有效性的原因。

kearney1995·2023-01-05 16:49

李宏毅机器学习笔记——14. Attack ML Models and Defense（机器学习模型的攻击与防御）

接着介绍了如何去攻击，与攻击方式（FGSM），以及对黑盒模型如何去攻击，与在现实世界中的实例应用。最后是有关防御Defense的部分。可分为被动防御Passivedefen

HSR CatcousCherishes·2023-01-04 09:45

李宏毅——对抗模型 attack and defence

李宏毅——对抗模型attackanddefencemotivation攻击例子如何找出特制的噪声限制howtoAttack实例攻击方法FGSM（FastGradientSignMethod）白盒和黑盒黑盒攻击衍生研究

shaoyue1234·2023-01-04 09:10

深度学习中模型攻击与防御（Attack DL Models and Defense）的原理与应用（李宏毅视频课笔记）

1.1.1LossFunctionforAttack1.1.2Constraint（相似度的限制）1.1.3SolutiontoAttack（求解攻击信号）1.1.4Example1.1.5ExplanationofAttack1.2FGSM

Y_蒋林志·2023-01-04 09:01

2021李宏毅机器学习笔记--12 attack ML models

2021李宏毅机器学习笔记--12attackMLmodels摘要一、图像模型的攻击1.1原理1.2Constraint1.3参数训练1.4一个例子1.5攻击方法1.5.1FGSM(FastGradientSignMethod

guoxinxin0605·2023-01-04 09:56

李宏毅机器学习笔记(十九)——对ML模型的攻击和防御

文章目录一.背景二.对图像模型进行攻击1.基本思想2.相似度限制3.训练参数4.攻击效果与出现的原因5.更多的新型攻击方式(1).FGSM(2).OnePixelAttack6.面向纯黑箱的攻击三.对语音模型进行攻击

Unique13·2023-01-04 09:23

机器学习HW10对抗性攻击

机器学习HW10对抗性攻击一、任务描述二、算法1、FGSM2、I-FGSM3、MI-FGSM4、多种输入（DIM）评估指标三、实验1、SimpleBaseline2、MediumBaseline3、StrongBaseline4

Raphael9900·2023-01-03 09:49

pytorch 对抗样本_对抗训练和对抗样本 - huanghaocs的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

目前一些对抗样本生成算法：FGSM、FGMT：基于攻击者设置的对抗目标函数，利用梯度来优化原数据样本feature的值。JSMA：基于模型输入输出之间的雅可比矩阵(Jaco

城闭喧·2022-12-28 13:25

对抗网络学习-FGSM对抗样本生成

对抗样本指的是一个经过微小调整就可以让机器学习算法输出错误结果的输入样本。在图像识别中，可以理解为原来被一个卷积神经网络（CNN）分类为一个类（比如“熊猫”）的图片，经过非常细微甚至人眼无法察觉的改动后，突然被误分成另一个类（比如“长臂猿”）。为什么这样轻微的扰动可以对神经网络造成如此大的影响，业界目前的共识认为这不是过拟合的结果，而是因为输入特征维度过高和模型的线性性质导致的。深度模型本实确实是

Vampont·2022-12-28 13:54

对抗样本学习02-基于梯度的对抗样本生成算法

文章目录1.对抗样本生成原理2.实验与结果1.对抗样本生成原理使用快速梯度符号算法(FGSM:FastGradientSignMethod）生成对抗样本用原始图像初始化对抗样本，通过损失函数计算梯度，根据

七月的和弦·2022-12-28 13:24

对抗样本生成算法之FGSM算法

目录背景原理论文Explainingandharnessingadversarialexamples.这篇论文由Goodfellow等人发表在ICLR2015会议上，是对抗样本领域的经典论文。背景-对抗样本的线性解释对于线性模型，f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b，对原始样本xxx添加扰动η\etaη得到对抗样本xˉ=x+η\bar{x}=x+\etaxˉ=x+η。为确

学-evday·2022-12-28 13:20

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