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

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,那么原理是什么呢?首先,如果目标模型是一个线性模型,那么用FGSM

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,

图像分类:CVPR2020论文解读 Towards Robust Image Classification Using Sequential Attention Models 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.02184.pdf 摘要 在这篇文章中,我们提出用一个受人类感知启发的注意力模型来扩充一个现代的神经网络结构.具体地说,我们对一个神经模型进行了逆向训练和分析,该模型包含了一个受人启发的视觉注意成分,由一个自上而下的循环顺序过程引导.我们的实验评估揭示了关于这个

对抗性鲁棒性与模型压缩:ICCV2019论文解析 Adversarial Robustness vs. Model Compression, or Both? 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ye_Adversarial_Robustness_vs._Model_Compression_or_Both_ICCV_2019_paper.pdf Code is available at https://githu

目录 概 主要内容 Auto-PGD Momentum Step Size 损失函数 AutoAttack Croce F. & Hein M. Reliable evaluation of adversarial robustness with an ensemble of diverse parameter-free attacks. In International Conference on Machine Learning (ICML), 2020. 概 作者改进了PGD攻击方法, 并

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

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

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.

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

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.

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

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

[INTERSPEECH 2019接收] 链接:https://arxiv.org/pdf/1904.03479.pdf 这篇文章在会议的speaker session中.本文主要讨论了说话人验证中的损失函数large margin softmax loss(结合了softmax和margins的losses). 本文从x-vector中提取speaker embedding. 这篇文章在一个公式中统一了多种margin项: 其中N表示训练样本数目,C表示训练集中的说话人数目,s是尺度因子.m1

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引言 在对抗样本综述(二)中,我们知道了几种著名的对抗攻击和对抗防御的方法.下面具体来看下几种对抗攻击是如何工作的.这篇文章介绍FGSM(Fast Gradient Sign Method). 预备知识 符号函数sign 泰勒展开 当函数\(f(x)\)在点\(x_0\)处可导时,在点\(x_0\)的邻域\(U(x_0)\)内恒有: \[f(x)=f(x_0)+f'(x_0)*(x-x_0)+o(x-x_0) \] 因为\(o(x-x_0)\)是一个无穷小量,故有: \[f(x)≈f(x_0)+

一.开场先科普下XSS 跨站脚本攻击(Cross Site Scripting),为不和层叠样式表(Cascading Style Sheets, CSS)的缩写混淆,故将跨站脚本攻击缩写为XSS.恶意攻击者往Web页面里插入恶意Script代码,当用户浏览该页之时,嵌入其中Web里面的Script代码会被执行,从而达到恶意攻击用户的目的. 二.直接上代码实例 <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta charset="ut

上一篇:http://www.cnblogs.com/index-html/p/js-network-firewall.html 对抗 v2 之前的那些奇技淫巧,纯属娱乐而已,并不能撑多久. 但简单.好玩,似乎这正是对抗的乐趣.之前从未想过,居然还能把脚本黑科技,用在网络防御上. 于是,又陆陆续续对抗了一段时间. 直到兴致淡却,懒得再频繁升级了,于是换上一个更复杂的脚本.其中打包了大量的算法库,光是代码,就能吓退一些密集恐惧症者. 此外,还暗藏了一些自检功能,干扰脚本的分析破解. 这时,要把脚本

继续趣事分享. 上回聊到了大学里用一根网线发起攻击,今天接着往后讲. 不过这次讲的正好相反 -- 不是攻击,而是防御.一个奇葩防火墙的开发经历. 第二学期大家都带了电脑,于是可以用更高端的方法断网了.但设备先进反而没有了 GEEK 的感觉.于是,决定做些其他更有意义的事. 一天,几个好友在吐槽,他们的游戏服务器又被打垮了,接着讨论起各种防护方案. 在过去,每当听到防火墙软件时,就觉得毫无卵用.巨大的流量一来,带宽都堵死了,软件又有何用. 不过,大家仍对其寄以厚望.而且还有不少厂商在做,看来,效果

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