利用FGSM（快速梯度签名法）实施对抗性攻击

简介：
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）。