# FGSM攻击：用Python实现对抗性示例攻击
本文将介绍一种常见的对抗性示例攻击方法——Fast Gradient Sign Method（FGSM），并使用Python进行实现。FGSM是一种基于梯度的攻击方法，通过对模型输入进行微小的扰动来欺骗机器学习模型。
## 对抗性示例攻击简介
对抗性示例攻击旨在通过对原始输入进行微小的扰动，以欺骗机器学习模型并使其产生错误的输出。这些扰动可
原创
2023-07-28 11:52:11
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引言 在深度学习领域内的对抗样本综述(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_ ...
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2021-07-18 12:56:00
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最近项目中需要使用FGSM攻击方法，使用主流的foolbox和cleverhans中的攻击方法时，发现模型不匹配，所以不能继续使用，需要自己实现一个。
原创
2021-09-16 15:09:59
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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
目录1. 相关说明2. 相关简述3. 代码实现3.1 引入相关包3.2 输入3.3 定义被攻击的模型
原创
2022-07-19 09:53:31
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【FGSM生成对抗样本的原理和步骤】 快速梯度符号方法（Fast Gradient Sign Method，FGSM）是一种
原创
2023-11-29 10:36:52
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1.作案动机已知： 迭代攻击（eg.I-FGSM）过拟合且易陷入局部最优，不适合迁移。 单步攻击（eg.FGSM）欠拟合，不适合迁移。 对输入进行图像处理可以有效抵抗对抗攻击。 推测： 图像处理之后进行训练，提高迁移率。2.作案手段①先回顾FGSM和I-FGSM和MI-FGSM： ②再各将其中对x’的梯度按p的概率换成对T（x’）的梯度： 其中T定义为： 总图如下： ③攻击集成网络： 用的就是之前
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2024-05-08 20:04:21
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目录基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成中文数据集运行环境实验参数实验代码FGSMPGD如下展示FGSM算法运行结果结果补充代码【参考】 基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成在中文文本分类的场景下，以TextCNN（利用卷积神经网络对文本进行分类的算法）为基准模型，通过FGSM算法生成对抗样本进行训练，基于Pytorch实现。 对抗训练的核心步骤是：用被对抗性样本污染过的训练样本来训练模
# PyTorch中的FGSM攻击算法
在深度学习的应用中，模型的鲁棒性是一个非常重要的研究方向。尤其是在面对对抗性样本时，模型能否保持性能是深受关注的问题。本文将介绍快速梯度签名法（FGSM，Fast Gradient Sign Method），并提供使用PyTorch实现的相关代码示例。
## 1. 什么是FGSM？
FGSM是一种生成对抗样本的方法，其基本思想是利用模型对输入数据的梯度
原创
2024-10-22 06:52:05
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看了一篇关于FGSM文献，于是网上找了代码来复现，开心的打开Pycharm，然后
原创
2022-07-19 09:56:43
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文章目录1. 简介2. 使用TensorFlow2实现FGSM2.1 导包2.2 数据准备2.3搭建MLP模型并训练2.4 实现Fast Gradient Sign Method2.5 定义绘图函数2.6 在测试集上添加扰动查看效果2.7 查看准确率变化 1. 简介FGSM(Fast Gradient Sign Method)由Ian J. Goodfellow等人于2015年提出，论文地址【h
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2024-05-21 15:50:40
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Clips tensor values to a specified min and max.tf.clip_by_value( t, clip_value_min, clip_value_max, name=None)Used in the tutorials:DeepDream Adversarial example using FGSM ...
原创
2021-08-13 09:35:35
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录提出的方法一、解决的问题二、思路三、算法四、实验五、结论 提出的方法提出了两种新的方法来提高对抗实例的可移植性，即Nesterov Iterative Fast Gradient Sign Method (NI-FGSM)和尺度不变攻击法(SIM)。 NI-FGSM：利用Nesterov来跳出局部最优解，获得更好的优化。 S
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2024-03-25 13:02:13
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https://blog..net/weixin_41466947/article/details/85343589 Attacks for classification Box-constrained L-BFGS Fast Gradient Sign Method (FGSM) Basi
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2020-06-10 16:16:00
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这一章我们结合FGSM，FGM，VAT看下如何使用对抗训练，以及对抗训练结合半监督来提升模型的鲁棒性。其中FGSM主要论述了对抗样本存在性和对抗训练提升模型鲁棒性的原因，VAT的两篇是对抗在CV领域应用的论文，而FGM是CV迁移到NLP的实现方案，一作都是同一位作者大大，在施工中的Simple Classification提供了FGM的tensorflow实现～
本文构建基于对抗机器学习的AI防火墙系统，通过CleverHans库在Laravel队列中实现FGSM攻击实时检测。系统针对发票识别场景设计，实测
文章目录1 引入2 白盒攻击2.1 Biggio2.2 Szegedy's limited-memory BFGS (L-BFGS)2.3 Fast gradient sign method (FGSM)2.4 DeepFool2.5 Jacobian-based saliency map attack (JSMA)2.6 Basic iterative method (BIM) / Proje
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2024-09-14 14:55:25
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上篇博客已经说到，torch对梯度求导，仅保留叶子节点的梯度。这里使用FGSM进行说明。
FGSM的公式为： 对损失函数进行反传，得到原图x的梯度方向，在梯度方向上添加定长的扰动。结果为： 这里打印了x梯度及其方向的[0,0,0,0:10]。但这里存在的一个问题是，我们仅能获得原图x的梯度，原图x为叶子结点。之后原图x送入网络，中间任何层的输出，均不是叶子结点，直至最后通过全连接输出结果(叶子节点
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2023-10-10 15:51:53
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文章摘要 本文探讨了Java大数据环境下机器学习模型的对抗**与防御技术。首先概述了机器学习模型在医疗、商业和能源等领域的重要应用价值，以及对抗**对模型安全性的威胁。随后重点分析了两种典型对抗**方法：快速梯度符号法(FGSM)和迭代快速梯度符号法(I-FGSM)，通过数学公式阐明原理，并提供了完整的Java实现代码示例（使用Deeplearning4j框架）。文章强调随着机器学习应用普及，模型安全性问题日益突出，研究对抗**与防御技术对保障系统安全运行具有重要意义。全文采用专业的技术视角，通过代码实例和
文章目录1、定义2、对抗训练：从CV到NLP2.1 CV中的数据格式2.2 NLP中数据格式３、对抗样本与数据增强样本４ 如何确定微小扰动４.1 Fast Gradient Sign Method(FGSM)４.2 Fast Gradient Method(FGM)4.3 Projected Gradient Descent(PGD)5 实验结果6 实现6.1 pytorch实现[2]6.2 k
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2024-10-14 19:12:09
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