PGD攻击原论文地址——https://arxiv.org/pdf/1706.06083.pdf 1.PGD攻击的原理 PGD(Project Gradient Descent)攻击是一种迭代攻击,可以看作是FGSM的翻版——K-FGSM (K表示迭代的次数),大概的思路就是,FGSM是仅仅做一次迭代,走一大步,而PGD是做多次迭代,每次走一小步,每次迭代都会将扰动clip到规定范围内. 一般来说,PGD的攻击效果比FGSM要好.首先,如果目标模型是一个线性模型,那么用FGSM就可以了,因为此时

FGSM原论文地址:https://arxiv.org/abs/1412.6572 1.FGSM的原理 FGSM的全称是Fast Gradient Sign Method(快速梯度下降法),在白盒环境下,通过求出模型对输入的导数,然后用符号函数得到其具体的梯度方向,接着乘以一个步长,得到的“扰动”加在原来的输入  上就得到了在FGSM攻击下的样本. FGSM的攻击表达如下: 那么为什么这样做有攻击效果呢?就结果而言,攻击成功就是模型分类错误,就模型而言,就是加了扰动的样本使得模型的loss增大.

FGSM原论文地址:https://arxiv.org/abs/1412.6572 1.FGSM的原理 FGSM的全称是Fast Gradient Sign Method(快速梯度下降法),在白盒环境下,通过求出模型对输入的导数,然后用符号函数得到其具体的梯度方向,接着乘以一个步长,得到的“扰动”加在原来的输入  上就得到了在FGSM攻击下的样本. FGSM的攻击表达如下: ε 是一个调节系数,sign() 是一个符号函数,代表的意思也很简单,就是取一个值的符号,当值大于 0 时取 1,当值等于

CW攻击原论文地址——https://arxiv.org/pdf/1608.04644.pdf 1.CW攻击的原理 CW攻击是一种基于优化的攻击,攻击的名称是两个作者的首字母.首先还是贴出攻击算法的公式表达: 下面解释下算法的大概思想,该算法将对抗样本当成一个变量,那么现在如果要使得攻击成功就要满足两个条件:(1)对抗样本和对应的干净样本应该差距越小越好:(2)对抗样本应该使得模型分类错,且错的那一类的概率越高越好. 其实上述公式的两部分loss也就是基于这两点而得到的,首先说第一部分,rn对应

CW攻击原论文地址——https://arxiv.org/pdf/1608.04644.pdf 1.CW攻击的原理 CW攻击是一种基于优化的攻击,攻击的名称是两个作者的首字母.首先还是贴出攻击算法的公式表达: 下面解释下算法的大概思想,该算法将对抗样本当成一个变量,那么现在如果要使得攻击成功就要满足两个条件:(1)对抗样本和对应的干净样本应该差距越小越好:(2)对抗样本应该使得模型分类错,且错的那一类的概率越高越好. 其实上述公式的两部分loss也就是基于这两点而得到的,首先说第一部分,rn对应

DDOS全名是Distributed Denial of service (分布式拒绝服务攻击),很多DOS攻击源一起攻击某台服务器就组成了DDOS攻击,DDOS 最早可追溯到1996年最初,在中国2002年开始频繁出现,2003年已经初具规模. DDoS攻击简介: DDoS的攻击方式有很多种,最基本的DoS攻击就是利用合理的服务请求来占用过多的服务资源,从而使服务器无法处理合法用户的指令. 单一的DoS攻击一般是采用一对一方式的,当被攻击目标CPU速度低.内存小或者网络带宽小等等各项性能指标不

MIM攻击原论文地址——https://arxiv.org/pdf/1710.06081.pdf 1.MIM攻击的原理 MIM攻击全称是 Momentum Iterative Method,其实这也是一种类似于PGD的基于梯度的迭代攻击算法.它的本质就是,在进行迭代的时候,每一轮的扰动不仅与当前的梯度方向有关,还与之前算出来的梯度方向相关.其中的衰减因子就是用来调节相关度的,decay_factor在(0,1)之间,decay_factor越小,那么迭代轮数靠前算出来的梯度对当前的梯度方向影响越

RSA算法的危机在于其存在亚指数算法,对ECC算法而言一般没有亚指数攻击算法 SM2椭圆曲线公钥密码算法:我国自主知识产权的商用密码算法,是ECC(Elliptic Curve Cryptosystem)算法的一种,基于椭圆曲线离散对数问题,计算复杂度是指数级,求解难度较大,同等安全程度要求下,椭圆曲线密码较其他公钥算法所需密钥长度小很多. ECC算法描述: 1.用户A选定一条适合加密的椭圆曲线Ep(a,b)(如:y2=x3+ax+b),并取椭圆曲线上一点,作为基点G. 2.用户A选择一个私有密

8 月 19 日至 23 日,数据挖掘顶会 KDD 2018 在英国伦敦举行,昨日大会公布了最佳论文等奖项.最佳论文来自慕尼黑工业大学的研究者,他们提出了针对图深度学习模型的对抗攻击方法,是首个在属性图上的对抗攻击研究.研究者还提出了一种利用增量计算的高效算法 Nettack.此外,实验证明该攻击方法是可以迁移的. 图数据是很多高影响力应用的核心,比如社交和评级网络分析(Facebook.Amazon).基因相互作用网络(BioGRID),以及互连文档集合(PubMed.Arxiv).基于图数据

CC攻击即http flood,以攻击成本低(只需数台http代理服务器即可实现攻击).隐蔽性强(中小CC攻击一般不会造成网络瓶颈).难防御(与正常访问的请求很难区分开).威力强大(造成和DDOS流量攻击一样的效果,网站长时间无法打开)等特点著称.常规的http flood防御为JS弹回,二次请求验证加入白名单 和 多层缓存(七层.四层共同缓存)实现防御体.   CC攻击,首先造成的后果往往是被攻击服务器CPU爆满.内存占用高.甚至磁盘IO高占用.通常服务器上有永远处理不完的任务,所以,CC攻击

MIM攻击原论文地址——https://arxiv.org/pdf/1710.06081.pdf 1.MIM攻击的原理 MIM攻击全称是 Momentum Iterative Method,其实这也是一种类似于PGD的基于梯度的迭代攻击算法.它的本质就是,在进行迭代的时候,每一轮的扰动不仅与当前的梯度方向有关,还与之前算出来的梯度方向相关.其中的衰减因子就是用来调节相关度的,decay_factor在(0,1)之间,decay_factor越小,迭代轮数靠前算出来的梯度对当前的梯度方向影响越小.

转载地址:http://blog.csdn.net/smartbetter/article/details/54017759 有两句话是这么说的: 1)算法和数据结构就是编程的一个重要部分,你若失掉了算法和数据结构,你就把一切都失掉了. 2)编程就是算法和数据结构,算法和数据结构是编程的灵魂. 注意,这可不是我说的,是无数程序员总结的,话说的很实在也很精辟,若想长久可持续发展,多研究算法还是很有必要的,今天我给大家说说加密算法中的对称加密算法,并且这里将教会大家对称加密算法的编程使用.包含DES

MD5加密 简介 这是一种使用非常广泛的加密方式,不可逆的,常见16位和32位一般都是md5 实现 import hashlib data = '你好' print(hashlib.md5(data.encode(encoding="UTF-8")).hexdigest()) #32位 print(hashlib.md5(data.encode(encoding="UTF-8")).hexdigest()[8:-8]) #16位 RSA加密 简介 非对称加密算法,也

pytorch生成对抗示例 本文对ML(机器学习)模型的安全漏洞的认识,并将深入了解对抗性机器学习的热门话题.图像添加难以察觉的扰动会导致模型性能大不相同.通过图像分类器上的示例探讨该主题.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算法(FGSM)来迷惑 MNIST 分类器. 1.威胁模型 对于上下文,有许多类别的对抗性攻击,每种攻击具有不同的目标和对攻击者知识的假设.总体目标是向输入数据添加最少量的扰动,引起期望的错误分类.对攻击者的知识有几种假设,其中两种是:白盒子和黑盒子.白盒

最近,在全球安全领域的殿堂级盛会 DEF CON 2018 上,GeekPwn 拉斯维加斯站举行了 CAAD CTF 邀请赛,六支由国内外顶级 AI 学者与研究院组成的队伍共同探讨以对抗训练为攻防手段的 CTF.TSAIL 团队的庞天宇.杜超作为代表获得该项比赛的冠军,参加比赛的骨干成员还包括董胤蓬.韦星星等,TSAIL 团队来自于清华大学人工智能研究院,主要研究领域为机器学习. 同样在去年,该团队在 NIPS 2017 AI 对抗性攻防竞赛的三项比赛任务中(有/无特定目标攻击:攻击检测),全部

Attack ML Models - 李宏毅 https://www.bilibili.com/video/av47022853 Training的Loss:固定x,修改θ,使y0接近ytrue. Non-targeted Attack的Loss:固定θ,修改x,使y‘远离ytrue. Targeted Attack的Loss:固定θ,修改x,使y‘远离ytrue且接近yfalse. constraint:x‘和原图像x0的相似度,必须小于阈值ε.有多种计算方法,如L2-norm,L-infin

摘要 这篇文章主要总结文本中的对抗样本,包括器中的攻击方法和防御方法,比较它们的优缺点. 最后给出这个领域的挑战和发展方向. 1 介绍 对抗样本有两个核心:一是扰动足够小:二是可以成功欺骗网络. 所有DNNs-based的系统都有受到对抗攻击的潜在可能. 很多NLP任务使用了DNN模型,例如:文本分类,情感分析,问答系统,等等. 以上是一个对抗攻击实例.除此之外,对抗样本还会毒害网络环境,阻碍对恶意信息[21]-[23]的检测. 除了对比近些年的对抗攻击和防御方法,此外,文章还会讲CV和NLP中

<Explaining and harnessing adversarial examples> 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型,包括最先进的神经网络,很容易遇到对抗性的例子.所谓的对抗性样例就是对数据集中的数据添加一个很小的扰动而形成的输入.在许多情况下,在训练数据的不同子集上训练不同体系结构的各种各样的模型错误地分类了相同的对抗性示例.这表明,对抗性例子暴露了我们训练算法中的基本盲点.

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2001.01587v1 [cs.NE] 1 Jan 2020 Abstract 脉冲神经网络(SNN)被广泛应用于神经形态设备中,以模拟大脑功能.在这种背景下,SNN的安全性变得重要但缺乏深入的研究,这与深度学习的热潮不同.为此,我们针对SNN的对抗攻击,确认了与ANN攻击不同的几个挑战:i)当前的对抗攻击是基于SNN中以时空模式呈现的梯度信息,这在传统的学习算法中很难获得:ii)在梯度累积过程中,输入的连续梯度与二值脉

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2003.10399v2 [cs.CV] 23 Jul 2020 ECCV 2020 1 https://github.com/ssharmin/spikingNN-adversarial-attack Abstract 在最近对可信任的神经网络的探索中,我们提出了一个潜在的候选,即脉冲神经网络(SNN)之于对抗攻击的内在鲁棒性.在这项工作中,我们证明对CIFAR数据集上的深度VGG和ResNet结构,在基于梯度的攻击下,

出于实现目的,翻译原文(侵删) Published in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI 2019) 源码地址:http://www.pami.sjtu.edu.cn/Show/56/115 目录: Abstract I. INTRODUCTION II. TYPE I ATTACK AND ITS RELATIONSHIP TO TYPE II A. Toy Example on Fe