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PyTorch中的FGSM对抗样本。

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简介：
利用 PyTorch 实施的对抗样本生成技术，具备了便捷的直接运行特性。该技术基于发表于《Adversarial Examples in the Physical World》的学术论文，为研究人员和开发者提供了强大的工具，用于探索和分析对抗攻击在物理世界中的表现。

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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。
     
  • 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。
     
  • PyTorch_FGSM_对抗性样本
    优质
    简介：本文探讨了使用PyTorch框架实现快速梯度符号方法（FGSM）来生成对抗性样本的技术，分析其对深度学习模型稳定性的影响。 Pytorch实现的FGSM对抗样本代码可以直接运行。该实现参考了论文《Adversarial Examples in the Physical World》中的相关内容。
     
  • tf_cnn_ifgsm_对抗样本_bim
    优质
    本研究探讨了在卷积神经网络（CNN）中使用TF框架实现IFGSM和BIM方法生成对抗样本的技术，并分析其对模型安全性的影响。 在深度学习的图像数据训练过程中，可以简单实现基于迭代的FGSM方法来生成对抗样本。
     
  • PyTorch实现的数字对抗样本生成完整代码（GAN）
    优质
    本篇教程提供了一套完整的基于PyTorch框架的代码示例，用于通过GAN技术生成针对数字图像的对抗性样本。适合对深度学习与安全感兴趣的读者深入研究。 利用生成对抗网络（GAN）的思想进行数字对抗样本的生成，并选择LeNet作为图像分类模型。LeNet是一个小型神经网络结构，包含两层卷积层、两个池化层以及三层全连接层。该轻量级网络能够快速且占用内存小地解决复杂度较低的问题，例如手写数字识别。 步骤1：使用`LeNet`网络完成手写数字识别任务。 - 下载和预处理数据集 - 使用PyTorch搭建LeNet模型 - 设置训练超参数 - 训练及测试模型，并可视化误差曲线与准确率曲线 - 查看每一类的准确率并保存与加载模型 步骤2：生成针对该网络的对抗样本。 - 威胁模型定义为快速梯度符号攻击（FGSM） - 定义扰动上限`epsilons` - 选择被攻击的目标模型 - 实现FGSM 攻击方式以及测试函数，启动攻击并记录对抗结果准确性与Epsilon的关系 - 展示样本的对抗性示例
     
  • 针对对抗样本的攻击分析
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    本研究聚焦于对抗样本对机器学习模型的安全威胁，深入剖析其生成原理与攻击模式，旨在提升模型鲁棒性。 要实现对抗样本攻击，请运行test.py文件。如果想测试其他图片，可以修改代码中的图片路径。
     
  • 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] ```
     
  • 利用生成对抗网络的对抗样本攻击技术
    优质
    本研究探索了如何运用生成对抗网络（GAN）创建能够有效干扰机器学习模型预测准确性的对抗性样本，以深入理解并提升深度学习系统的鲁棒性和安全性。 基于生成对抗网络的对抗样本攻击方法由田宇和刘建毅提出。随着深度学习技术的广泛应用，其安全问题逐渐引起了人们的关注。在这一领域中，对抗样本攻击成为了一个热点研究方向。如何应对这类威胁成为了深入探讨的问题之一。
     
  • 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。