FGSM 第2页

论文那些事—NESTEROV ACCELERATED GRADIENT AND SCALEINVARIANCE FOR ADVERSARIAL ATTACKS

NESTEROVACCELERATEDGRADIENTANDSCALEINVARIANCEFORADVERSARIALATTACKS（ICRL2020,NI-FGSM,SIM）1、摘要在本文中，我们从将对抗性例子的生成作为一个优化过程的角度出发

凉茶i·2022-12-23 21:54

对抗机器学习论文-Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks（CW2）

TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks摘要1介绍2背景2.1威胁模型2.2攻击样本2.3距离度量2.4防御蒸馏方法介绍3攻击算法3.1L-BFGS3.2FGSM3.3JSMA3.4Deepfool4

冰羽vee9·2022-12-19 18:58

[nlp] 对抗学习 FGM, PGD到FreeLB

对抗学习总结：FGSM-＞FGM-＞PGD-＞FreeAT,YOPO-＞FreeLb-＞SMART-＞LookAhead-＞VAT_zhurui_xiaozhuzaizai的博客-CSDN博客对抗学习-

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-12-16 10:18

对抗样本（三）FGSM

Bai丁·2022-12-13 02:04

独家解读 | 基于优化的对抗攻击：CW攻击的原理详解与代码解读

TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.03842作者：孙裕道1.引言对抗攻击的方式主要分为三大类，第一种是基于梯度迭代的攻击方式比如FGSM

人工智能前沿讲习·2022-12-11 00:26

对抗样本攻击方法总结

本文先介绍无特定目标攻击的目标函数，然后介绍FGSM、BIM、StepLL、MI-FGSM、DIM、TIM、SI-NI方法。攻击目标函数arg⁡max⁡xadvJ(xadv,y)s.t.∥xad

huitailangyz·2022-12-11 00:54

【NLP】一文搞懂NLP中的对抗训练

本文主要串烧了FGSM,FGM,PGD,FreeAT,YOPO,FreeLB,SMART这几种对抗训练方法，希望能使各位大佬炼出的丹药更加圆润有光泽，一颗永流传简介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

风度78·2022-12-10 13:17

一文搞懂NLP中的对抗训练

本文主要串烧了FGSM,FGM,PGD,FreeAT,YOPO,FreeLB,SMART这几种对抗训练方法，希望能使各位大佬炼出的丹药更加圆润有光泽，一颗永流传简介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

李rumor·2022-12-10 13:17

FGSM实例：利用fgsm攻击RMB识别模型

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录一、模型训练总结回顾二、对RMB分类模型进行fgsm攻击1.fgsm原理2.大致思路流程概述1.求数据集中每个数据集的梯度（以供fgsm

自然卷的悲伤·2022-12-10 09:33

对抗样本生成算法-FGSM、I-FGSM、ILCM、PGD

对抗样本生成算法一、FGSM(FastGradientSignMethod)1.FGSM基本思想2.FGSM算法流程3.FGSM扰动有效性分析二、I-FGSM/BIM(IterativeFGSM)1.I-FGSM

东方旅行者·2022-12-07 12:05

FGSM代码理解

1、from__future__importprint_function用法2、3、4、5、6、numpy库是是用python进行数值计算、矩阵运算、数据处理、数据分析的常用库，也是进一步学习pandas库的基础。7、这句的意思是将matplotlib库中的pyplot导入。Matplotlib是Python的一个绘图库，是Python中最常用的可视化工具之一，可以非常方便地创建2D图表和一些基本

嗯~啥也不会·2022-12-07 01:07

【信息与内容安全】实验一：对抗样本攻击实验

对抗性样本攻击实验摘要：根据PyTorch官网教程中AdversarialExampleGeneration章节内容，完整实现FastGradientSignAttack(FGSM)算法。

框架主义者·2022-12-07 01:06

pytorch 对抗样本_对抗示例生成

具体来说，我们将使用第一种也是最流行的攻击方法之一，即快速梯度符号攻击（FGSM）来欺骗MNIST分类器。威胁模型就上下文而言，有多种类型的对抗性攻击，每种攻击者都有不同的目标和对攻击者知识的假

Foo Xu·2022-12-07 01:35

【对抗攻击代码实战】对抗样本的生成——FGSM

文章目录前言基于优化的对抗样本FGSM1.首先导入相关包和参数设置：2.加载数据3.定义网络模型4.定义攻击函数5.开始攻击6.可视化测试前言让我们来看一下，怎么从深度学习的基本过程到对抗样本的生成？

nanyidev·2022-12-07 00:32

bert 对抗训练实现代码

效果参考资料前言：对抗训练是魔改训练方式的一种，凡事对抗一下，说不定可以提高性能，建议都试一试，网上关于对抗训练的代码已经有很多啦，笔者这里简单汇总一些，供快速应用到自己的代码中，看效果，下面的代码包括FGSM

weixin_42001089·2022-12-02 12:28

机器学习里的攻击-躲避攻击(Evasion attacks)

常见对抗样本生成方式2.4.1基于梯度的攻击2.4.1.1FGSD（Fastgradientsignmethod）[5]2.4.1.2Targetedfastgradientsignmethod(T-FGSM

学渣渣渣渣渣·2022-11-29 07:06

对抗攻击算法总结论文集合（白盒、黑盒、目标检测、对抗训练等）

文章目录前言对抗攻击名词解释一、白盒攻击1.FGSM2.JSMA：3.DeepFool：4.CW：5.PGD:二、黑盒攻击1.单像素攻击2.基于查询（query-basedattack）3.基于迁移4.

nanyidev·2022-11-29 07:28

Boosting Fast Adversarial Training with Learnable Adversarial Initialization

通过可学习的对抗初始化促进快速对抗训练为了提高训练效率，在fastAT中采用快速梯度符号法FGSM，只计算一次梯度，但是鲁棒性不能令人满意。

你今天论文了吗·2022-11-28 13:59

李宏毅机器学习作业10——Adversarial Attack

代理网络评估模型在非攻击性图像上的表现AttackAlgorithmFGSMI-FGSMMI-FGSMDiverseInput(DIM)攻击函数AttackEnsembleAttack集成模型函数构建集成模型进行攻击FGSM

iwill323·2022-11-26 10:16

【对抗攻击论文笔记】对抗迁移性：Delving Into Transferable Adversarial Examples And Black-Box Attacks

文章目录论文概述ideamethod详细内容摘要1.介绍2对抗深度学习和可迁移性2.1对抗深度学习问题2.2对抗样本生成的方法2.3评估方法3.非定向对抗样本3.1基于优化3.2基于FGSM4.定向对抗样本

nanyidev·2022-11-23 13:03

nlp中的对抗训练比较

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常见的对抗训练有：fgsm、fgm、pgd、FreeAT、yopo、FreeLB、smart，AWP这里给出fgsm、fgm

未来影子·2022-11-21 19:27

对抗学习总结：FGSM-＞FGM-＞PGD-＞FreeAT, YOPO -＞FreeLb-＞SMART-＞LookAhead-＞VAT

对抗训练基本思想——Min-Max公式中括号里的含义为我们要找到一组在样本空间内、使Loss最大的的对抗样本（该对抗样本由原样本x和经过某种手段得到的扰动项r_adv共同组合得到）。这样一组样本组成的对抗样本集，它们所体现出的数据分布，就是该中括号中所体现的。外层min()函数指的则是，我们面对这种数据分布的样本集，要通过对模型参数的更新，使模型在该对抗样本集上的期望loss最小对抗训练的核心步骤

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-19 20:18

FGSM知识总结

一、像素点问题1、数字图像：每一个数字图像都是一个像素点矩阵，这个矩阵包含所有像素点的强度值。2、像素点：最小的图像单元，一张图像由好多的像素点组成。像素就是图像的尺寸。3、位图：也称点阵图，它是由许多点组成的，这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后，便构成了一副完整的图像。位图可以记录每一个点的数据信息，从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是，由于位图图像与分辨率有关，它所包含的图

嗯~啥也不会·2022-11-19 18:34

《Explaining and Harnessing Adversarial Examples》即FGSM算法Pytorch实现

参考了众多代码，但是效果不佳，可以勉强实现文中的实验，仅供参考，代码菜鸟，大神飘过……#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchfromtorchv

xk_005·2022-11-18 07:04

PyTorch FGSM Attack 对抗样本生成

要阅读带有插图的文章版本请前往http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/fgsm_tutorial.html如果你正在阅读这篇文章，希望你能体会到一些机器学习模型是多么的有效

ScorpioDoctor·2022-11-18 07:04

Pytorch实现FGSM（Fast Gradient Sign Attack）

流年若逝·2022-11-18 07:34

pytorch 对抗样本_AI安全之对抗样本入门-基于PyTorch的FGSM攻击

对抗样本由ChristianSzegedy等人提出，是指在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。对抗样本是各种机器学习系统需要克服的一大障碍。它们的存在表明模型倾向于依赖不可靠的特征来最大限度的提高性能，如果受到干扰，可能会导致错误分类，带来潜在的灾难性后果。对抗样本是人工智能面料的最大的安全风险之一。快速梯度符号攻击FastGradientSign

weixin_39553156·2022-11-18 07:32

FGSM代码实践

FGSM原理一种基于梯度生成对抗样本的算法，属于对

凉茶i·2022-11-18 07:32

pytorch1.7教程实验——对抗示例生成FGSM

具体而言，我们将使用最流行的一种攻击方法，即快速梯度符号攻击（FGSM）来欺骗MNIST分类器。跑的代码需要用到的数据集和预训练模型自行下载，最好去官网下载。

清梦枕星河~·2022-11-18 07:31

FGSM 从论文到代码 pytorch 白盒非目标攻击

读论文——FGSM从论文到代码第一次记录自己读论文的心得，以此留念！！！

CAMlive·2022-11-18 07:23

PyTorch使用快速梯度符号攻击（FGSM）实现对抗性样本生成（附源码和数据集MNIST手写数字）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言或者私信~~~一、威胁模型对抗性机器学习，意思是在训练的模型中添加细微的扰动最后会导致模型性能的巨大差异，接下来我们通过一个图像分类器上的示例来进行讲解，具体的说，会使用第一个也是最流行的攻击方法之一，快速梯度符号攻击来欺骗一个MNIST分类器每一类攻击都有不同的目标和对攻击者知识的假设，总的目标是在输入数据中添加最少的扰动，以导致所需要的错误分类。攻击有

showswoller·2022-11-18 07:50

PyTorch官方文档——CV篇上：Mask R-CNN实例分割，ConvNet图片分类，对抗训练FGSM

文章目录一、torchvision实例分割教程1.1数据预处理1.1.1Dataset类定义方法1.1.2自定义PennFudan数据集1.2定义模型1.2.1预训练模型的微调1.2.2修改模型的backbone1.2.3定义实例分割模型1.3合并所有内容1.4开始训练1.5总结二、迁移学习教程（ConvNet图片分类）2.1数据预处理2.1.1加载数据集2.1.2查看图像2.2训练模型2.2.1

神洛华·2022-10-18 14:06

MindSpore1.5下MindArmour的应用总结

加载数据集，引入家在数据所需以来，并设置运行环境、Log信息建立模型，这里以LeNet模型为例训练LeNet5模型测试模型，获取测试数据集，并且计算测试数据集在原模型上的准确率调用MindAmour提供的FGSM

·2022-07-17 18:35

小样本利器2.文本对抗+半监督 FGSM & VAT & FGM代码实现

这一章我们结合FGSM，FGM，VAT看下如何使用对抗训练，以及对抗训练结合半监督来提升模型的鲁棒性。

风雨中的小七·2022-06-28 21:00

对抗样本入门详解

文章目录对抗样本基本原理对抗样本的发生对抗样本防御难在哪里对抗训练隐藏梯度defensivedistillation对抗样本的生成对抗样本生成方法介绍利用GAN生成对抗样本利用FGSM生成对抗样本代码复现

pinn山里娃·2022-06-17 07:05

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

gkw·2022-04-21 21:36

Pycharm安装pytroch（填坑记）

看了一篇关于FGSM文献，于是网上找了代码来复现，开心的打开Pycharm，然后将需要的包粘贴进去，运行的时候出现了一句话：Nomodulenamed'torch'自己仔细一看就发现是缺少了相关的包，然后网上找先关资料

流年若逝·2022-02-27 07:28

攻击AI模型之DeepFool算法

【嵌牛正文】：DeepFool基本原理在《攻击AI模型之FGSM算法》中，我们介绍了F

七七_af9b·2022-02-17 15:33

JPEG-resistant Adversarial Images

weshowhowtocloselyapproximateitusingonlydifferentiableoperationsdifferentiableapproximationtorounding:原本的方式使得导数几乎处处为0，与FGSM

不想掉队的小布丁·2022-02-13 10:09

牛津大学出品：随机噪声对抗训练

目前已经有研究表明使用单步FGSM\mathrm{FGSM}FGSM进行对抗训练会导致一种严重的过拟合现象，在该论文中作者经过理论分析和实验验证重新审视了对抗噪声和梯度剪切在单步对抗训练中的作用。

鬼道2022·2022-02-07 07:01

再读快速梯度符号方法（FGSM）

2022-02-04Sec.3:THELINEAREXPLANATIONOFADVERSARIALEXAMPLESConsiderthedotproductbetweenaweightvectorandanadversarialexample:Theadversarialperturbationcausestheactivationtogrowby.Wecanmaximizethisincreas

莫底凯·2022-02-04 20:10

快速梯度标志攻击 FGSM（Fast Gradient Sign Attack）

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等人在[ExplainingandHarnessingAdversarialExamples](https

limus·2021-06-07 08:06

PyTorch中的梯度计算2

这里使用FGSM进行说明。FGSM的公式为：对损失函数进行反传，得到原图x的梯度方向，在梯度方向上添加定长的扰动。结果为：这里打印了x梯度及其方向的[0,0,0,0:10]。

comea23·2020-11-16 16:26

成功解决OSError: Unable to open file (truncated file: eof = 40960, sblock->base_addr = 0, stored_eof = 1

使用FGSM的对抗示例，在训练对抗样本时(https://tensorflow.google.cn/tutorials/generative/adversarial_fgsm),遇到以下问题pretrained_model

清风思月·2020-09-17 04:59

图像对抗样本的生成（FGSM）

快速梯度攻击（FastGradientSignMethod，FGSM）由IanGoodfllow提出，算法的主要思想是寻找深度学习模型（CNN）的梯度变化最大的方向，按照此方向添加对抗扰动，导致模型进行错误的分类

朝花偏不夕拾W·2020-09-15 01:27

图像对抗算法-攻击篇（FGSM）

论文：ExplainingandHarnessingAdversarialExamples论文链接：https://arxiv.org/abs/1412.6572在图像攻击算法中，FGSM（fastgradientsignmethod

AI之路·2020-09-14 15:53

图像对抗算法-攻击篇（I-FGSM）

论文：Adversarialexamplesinthephysicalworld论文链接：https://arxiv.org/abs/1607.02533在上面一篇博客FGSM中，我介绍了FGSM算法，