php网站作业,高校英文网站建设 文献综述,wordpress d7,住房和城乡建设部2019年安全生产工作要点Pytorch | 利用FGSM针对CIFAR10上的ResNet分类器进行对抗攻击 CIFAR数据集FGSM介绍FGSM代码实现FGSM算法实现攻击效果 代码汇总fgsm.pytrain.pyadvtest.py 之前已经针对CIFAR10训练了多种分类器#xff1a; Pytorch | 从零构建AlexNet对CIFAR10进行分类 Pytorch | 从零构建Vgg… Pytorch | 利用FGSM针对CIFAR10上的ResNet分类器进行对抗攻击 CIFAR数据集FGSM介绍FGSM代码实现FGSM算法实现攻击效果 代码汇总fgsm.pytrain.pyadvtest.py 之前已经针对CIFAR10训练了多种分类器 Pytorch | 从零构建AlexNet对CIFAR10进行分类 Pytorch | 从零构建Vgg对CIFAR10进行分类 Pytorch | 从零构建GoogleNet对CIFAR10进行分类 Pytorch | 从零构建ResNet对CIFAR10进行分类 Pytorch | 从零构建MobileNet对CIFAR10进行分类 Pytorch | 从零构建EfficientNet对CIFAR10进行分类 Pytorch | 从零构建ParNet对CIFAR10进行分类
本篇文章我们使用Pytorch实现快速梯度符号攻击Fast Gradient Sign Method, FGSM对CIFAR10上的ResNet分类器进行攻击.
CIFAR数据集
CIFAR-10数据集是由加拿大高级研究所CIFAR收集整理的用于图像识别研究的常用数据集基本信息如下
数据规模该数据集包含60,000张彩色图像分为10个不同的类别每个类别有6,000张图像。通常将其中50,000张作为训练集用于模型的训练10,000张作为测试集用于评估模型的性能。图像尺寸所有图像的尺寸均为32×32像素这相对较小的尺寸使得模型在处理该数据集时能够相对快速地进行训练和推理但也增加了图像分类的难度。类别内容涵盖了飞机plane、汽车car、鸟bird、猫cat、鹿deer、狗dog、青蛙frog、马horse、船ship、卡车truck这10个不同的类别这些类别都是现实世界中常见的物体具有一定的代表性。
下面是一些示例样本
FGSM介绍
FGSMFast Gradient Sign Method算法是一种基于梯度的快速攻击算法由Goodfellow等人在2015年提出主要用于评估神经网络模型的鲁棒性。以下是对FGSM算法原理的详细介绍
算法原理
FGSM算法的核心思想是利用神经网络的梯度信息来生成对抗样本。对于给定的输入样本通过计算模型对该样本的损失函数关于输入的梯度然后根据梯度的符号来确定扰动的方向最后在该方向上添加一个小的扰动得到对抗样本。具体而言给定一个输入样本 x x x其对应的真实标签为 y y y模型的参数为 θ \theta θ损失函数为 J ( θ , x , y ) J(\theta, x, y) J(θ,x,y)。首先计算损失函数 J J J 关于输入 x x x 的梯度 ∇ x J ( θ , x , y ) \nabla_x J(\theta, x, y) ∇xJ(θ,x,y)然后根据梯度的符号确定扰动的方向 sign ( ∇ x J ( θ , x , y ) ) \text{sign}(\nabla_x J(\theta, x, y)) sign(∇xJ(θ,x,y))最后生成对抗样本 x ′ x ϵ ⋅ sign ( ∇ x J ( θ , x , y ) ) x x \epsilon \cdot \text{sign}(\nabla_x J(\theta, x, y)) x′xϵ⋅sign(∇xJ(θ,x,y))其中 ϵ \epsilon ϵ 是一个很小的正数用于控制扰动的大小。
FGSM代码实现
FGSM算法实现
import torch
import torch.nn as nndef FGSM(model, criterion, original_images, labels, epsilon):FGSM (Fast Gradient Sign Method)参数:- model: 要攻击的模型- criterion: 损失函数- original_images: 原始图像- labels: 原始图像的标签- epsilon: 扰动幅度perturbed_images original_images.clone().detach().requires_grad_(True)outputs model(perturbed_images)loss criterion(outputs, labels)model.zero_grad()loss.backward()data_grad perturbed_images.grad.datasign_data_grad data_grad.sign()perturbed_images perturbed_images epsilon * sign_data_gradperturbed_images torch.clamp(perturbed_images, original_images - epsilon, original_images epsilon)return perturbed_images攻击效果 代码汇总
fgsm.py
import torch
import torch.nn as nndef FGSM(model, criterion, original_images, labels, epsilon):FGSM (Fast Gradient Sign Method)参数:- model: 要攻击的模型- criterion: 损失函数- original_images: 原始图像- labels: 原始图像的标签- epsilon: 扰动幅度perturbed_images original_images.clone().detach().requires_grad_(True)outputs model(perturbed_images)loss criterion(outputs, labels)model.zero_grad()loss.backward()data_grad perturbed_images.grad.datasign_data_grad data_grad.sign()perturbed_images perturbed_images epsilon * sign_data_gradperturbed_images torch.clamp(perturbed_images, original_images - epsilon, original_images epsilon)return perturbed_imagestrain.py
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from models import ResNet18# 数据预处理
transform_train transforms.Compose([transforms.RandomCrop(32, padding4),transforms.RandomHorizontalFlip(),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])transform_test transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])# 加载Cifar10训练集和测试集
trainset torchvision.datasets.CIFAR10(root./data, trainTrue, downloadFalse, transformtransform_train)
trainloader torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size128, shuffleTrue, num_workers2)testset torchvision.datasets.CIFAR10(root./data, trainFalse, downloadFalse, transformtransform_test)
testloader torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size100, shuffleFalse, num_workers2)# 定义设备GPU或CPU
device torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu)# 初始化模型
model ResNet18(num_classes10)
model.to(device)# 定义损失函数和优化器
criterion nn.CrossEntropyLoss()
optimizer torch.optim.Adam(model.parameters(), lr0.01)if __name__ __main__:# 训练模型for epoch in range(10): # 可以根据实际情况调整训练轮数running_loss 0.0for i, data in enumerate(trainloader, 0):inputs, labels data[0].to(device), data[1].to(device)optimizer.zero_grad()outputs model(inputs)loss criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss loss.item()if i % 100 99:print(fEpoch {epoch 1}, Batch {i 1}: Loss {running_loss / 100})running_loss 0.0torch.save(model.state_dict(), fweights/epoch_{epoch 1}.pth)print(Finished Training)advtest.py
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from models import *
from attacks import *
import ssl
import os
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltssl._create_default_https_context ssl._create_unverified_context# 定义数据预处理操作
transform transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.491, 0.482, 0.446), (0.247, 0.243, 0.261))])# 加载CIFAR10测试集
testset torchvision.datasets.CIFAR10(root./data, trainFalse,downloadFalse, transformtransform)
testloader torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size128,shuffleFalse, num_workers2)# 定义设备GPU优先若可用
device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)model ResNet18(num_classes10).to(device)criterion nn.CrossEntropyLoss()# 加载模型权重
weights_path weights/epoch_10.pth
model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_locationdevice))if __name__ __main__:# 在测试集上进行FGSM攻击并评估准确率model.eval() # 设置为评估模式correct 0total 0epsilon 16 / 255 # 可以调整扰动强度for data in testloader:original_images, labels data[0].to(device), data[1].to(device)original_images.requires_grad Trueattack_name FGSMif attack_name FGSM:perturbed_images FGSM(model, criterion, original_images, labels, epsilon)perturbed_outputs model(perturbed_images)_, predicted torch.max(perturbed_outputs.data, 1)total labels.size(0)correct (predicted labels).sum().item()accuracy 100 * correct / total# Attack Success RateASR 100 - accuracyprint(fLoad ResNet Model Weight from {weights_path})print(fepsilon: {epsilon})print(fASR of {attack_name} : {ASR}%)
