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关于对抗样本生成方法的综述（包括FGSM、BIMI-FGSM、PGD、JSMA、C&W和DeepFool）

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简介：
本文是对抗样本生成技术的全面回顾，涵盖了FGSM、BIM/I-FGSM、PGD、JSMA、C&W及DeepFool等主流方法，深入分析它们的特点与应用。 对抗样本生成方法综述包括FGSM（Fast Gradient Sign Method）、BIM/I-FGSM（Basic Iterative Method/Iterated Fast Gradient Sign Method）、PGD（Projected Gradient Descent）、JSMA（Jacobi Saliency Map Attack）、C&W（Carlini Wagner）和DeepFool等技术。这些方法用于生成能够欺骗机器学习模型的输入样本，以测试模型的安全性和鲁棒性。

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  • 关于对抗样本生成方法的综述（包括FGSM、BIMI-FGSM、PGD、JSMA、C&W和DeepFool）
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    本文是对抗样本生成技术的全面回顾，涵盖了FGSM、BIM/I-FGSM、PGD、JSMA、C&W及DeepFool等主流方法，深入分析它们的特点与应用。 对抗样本生成方法综述包括FGSM（Fast Gradient Sign Method）、BIM/I-FGSM（Basic Iterative Method/Iterated Fast Gradient Sign Method）、PGD（Projected Gradient Descent）、JSMA（Jacobi Saliency Map Attack）、C&W（Carlini Wagner）和DeepFool等技术。这些方法用于生成能够欺骗机器学习模型的输入样本，以测试模型的安全性和鲁棒性。
     
  • FGSM、PGD、BIM对抗攻击算法的实现资源
    优质
    本资源提供了针对深度学习模型的安全评估工具，具体实现了三种广泛使用的对抗样本生成方法——FGSM、PGD和BIM。通过这些技术，研究者可以测试并增强神经网络抵御恶意输入的能力。 FGSM、PGD 和 BIM 对抗攻击算法的实现资源如下： ```python class BIM(Attack): def __init__(self, model, eps=8 / 255, alpha=2 / 255, steps=10): super().__init__(BIM, model) self.eps = eps self.alpha = alpha if steps == 0: self.steps = int(min(eps * 255 + 4, 1.25 * eps * 255)) else: self.steps = steps self.supported_mode = [default, targeted] ```
     
  • I-FGSM与ICCLM的对抗算法.rar
    优质
    本资源探讨了I-FGSM和ICCLM两种对抗算法在增强模型鲁棒性方面的应用，并比较了它们的效果差异。适合研究深度学习安全性的读者参考。 本资源提供了基于FGSM改进的I-FGSM算法和ICCLM算法的PyTorch版本代码，并以Jupyter文件形式提供，可以直接运行。
     
  • 关于文本对抗样本的攻击与防御技术综述
    优质
    本文综述了针对文本对抗样本的最新研究进展，详细探讨了各种攻击方法和防御策略，为理解当前挑战及未来发展方向提供全面视角。 近年来，对抗样本攻击与防御成为研究热点。攻击者通过微小的改动生成对抗样本来使深度神经网络预测出错。这些对抗样本揭示了神经网络的脆弱性，并有助于修复这些问题以提高模型的安全性和鲁棒性。
     
  • 使用TensorFlow 2.0和Python 3.7.4实现FGSM对抗性攻击的代码
    优质
    本项目利用Python 3.7.4与TensorFlow 2.0框架编写了针对机器学习模型实施快速梯度符号方法(FGSM)的对抗性样本生成代码，以测试和增强深度神经网络的安全性和鲁棒性。 在Windows 10系统上使用TensorFlow 2.0和Python 3.7.4实现FGSM对抗攻击的代码。
     
  • 利用FGSM（快速梯度签名法）实施对抗性攻击
    优质
    本研究探讨了使用FGSM技术对机器学习模型进行对抗性攻击的方法，分析其有效性和潜在威胁，并提出相应的防御策略。 在本教程中，您将学习如何使用快速梯度符号方法（FGSM）执行对抗性攻击，并利用Keras和TensorFlow进行实现。 理解图像及其标签的数据集对于掌握使用FGSM的对抗性攻击至关重要。这使我们能够观察这些攻击是如何影响模型输入并导致错误预测的。 Roboflow 提供了一系列免费工具，适用于计算机视觉管道中的各个阶段，旨在简化您的工作流程，并提高工作效率。您可以通过注册或登录 Roboflow 帐户来访问其最先进的数据集库，从而彻底改变您的计算机视觉管道。 在选择自己的数据集时，或者使用 PyimageSearch 的各种有用的数据集库作为替代方案都是可行的。Roboflow 支持将40多种格式中的任何一种引入平台，并且可以利用任何先进的模型架构进行训练。此外，它还支持跨多个平台（如API、NVIDIA、浏览器和iOS等）部署，并连接到应用程序或第三方工具。 之前我们学习了如何实施两种形式的对抗性图像攻击： - 非目标对抗性攻击：在这种类型的攻击中，无法控制输出标签。 - 目标式对抗性攻击：在这一类型中，则可以明确地指定想要操控的目标输出标签。 今天我们将介绍另一种非针对性的对抗性图像生成方法——快速梯度符号法（FGSM）。
     
  • 针对目标检测的对抗样本综述
    优质
    本文为读者提供了一篇关于目标检测领域中对抗样本问题的全面回顾。文章总结了对抗攻击与防御策略，并探讨了未来的研究方向和挑战。 目标检测技术在工业控制、航空航天等领域具有重要意义。近年来，随着深度学习在该领域的应用，目标检测的精度显著提高。然而，由于深度学习本身的脆弱性，基于深度学习的目标检测技术面临着可靠性和安全性的新挑战。
     
  • 针对目标检测的对抗样本综述
    优质
    本文为一篇关于针对目标检测任务中对抗样本的研究综述。文中全面总结了近年来该领域的研究进展、主要方法及应用，并探讨未来的发展趋势和挑战。 目标检测是一项在工业控制、航空航天等领域至关重要的技术。近年来，随着深度学习在这一领域的应用，目标检测的精度有了显著提升。然而，由于深度学习本身存在固有的脆弱性问题，基于深度学习的目标检测技术面临着可靠性与安全性的新挑战。
     
  • 改进的DeepFool对抗算法
    优质
    改进的DeepFool对抗算法是对经典DeepFool方法的优化版本，旨在提升神经网络模型对恶意输入攻击的鲁棒性。通过增强扰动策略和减少计算复杂度，该算法能够更有效地生成对抗样本，同时保持或提高分类准确率，为深度学习系统的安全性提供更强保障。 要实现DeepFool对抗算法，请先下载cleverhans集成库。另外，也可以参考我提供的FGSM算法代码。